利用Pandas进行Python数据处理实战

原创 蔚落 2024-12-28 13:24 37阅读 0赞

Pandas是Python中用于数据分析和处理的重要库。它提供了一种简单、高效的方式来操作结构化数据。

以下是一些使用Pandas进行数据处理的实战场景：

  1. 数据清洗：导入数据，检查并处理缺失值、重复值等问题。
  1. import pandas as pd
  3. # 读取数据
  4. df = pd.read_csv('data.csv')
  6. # 检查并处理缺失值
  7. df.fillna(value=0, inplace=True)
  9. # 查看数据是否干净
  10. print(df.info())
  1. 数据分组和聚合：根据某一列或多列对数据进行分组，然后对每个组进行统计操作。
  1. # 分组计数
  2. grouped = df.groupby('category')
  4. total_count = grouped['name'].count()
  6. print(f'Total count per category: {total_count}')
  1. 数据排序和筛选：根据某一列对数据进行排序，或者通过条件表达式筛选出满足特定条件的行。
  1. # 排序
  2. sorted_df = df.sort_values('sales', ascending=False))
  4. print(f'Sorted DataFrame by sales: {sorted_df}')

以上就是利用Pandas进行Python数据处理的一些实战场景。实际操作中可能会根据具体需求对这些场景进行调整。

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