使用Pandas进行Python数据处理
Pandas是Python中一个非常强大且广泛使用的数据处理库。以下是一些基本操作：
- 数据导入：从各种文件类型（如CSV，Excel，SQL数据库等）导入数据。
import pandas as pd# 从CSV文件导入数据data = pd.read_csv('filename.csv')print(data.head()) # 查看数据前几行
- 数据清洗：处理缺失值、重复值，以及异常值等问题。
# 查找并处理缺失值data.fillna(value=0, inplace=True)# 删除重复值data.drop_duplicates(inplace=True)print(data.head()) # 再次查看处理后的数据
- 数据分组和聚合：按条件对数据进行分组，然后对每个分组进行计算（如求平均值、总和等）。
# 按'category'列进行分组grouped_data = data.groupby('category')# 对每个分组进行计算并打印结果agg_results = grouped_data['value'].agg(['mean', 'sum'])).reset_index()print(agg_results)
以上就是Pandas在Python数据处理中的基本使用。根据实际需求，Pandas还提供了许多高级功能和方法。
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本是古典 何须时尚
╰+哭是因爲堅強的太久メ
亦凉
ゞ 浴缸里的玫瑰
不念不忘少年蓝@
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