科学计算与Pandas：Python数据处理库Pandas，数据分析实战

原创 迈不过友情╰ 2025-01-23 13:27 69阅读 0赞

Pandas是Python编程语言中一个非常强大的数据处理库。它基于Numpy的数组结构，同时提供了丰富的数据操作和分析功能。

以下是使用Pandas进行科学计算的一些示例：

  1. 数据加载：
    ```python
    import pandas as pd

从CSV文件读取数据

data = pd.read_csv(‘dataset.csv’)

从数据库中获取数据（例如使用sqlite3）

data = pd.read_sql_query(‘SELECT * FROM table;’, con=conn)

  2. 2. 数据清洗和处理：
  3. ```python
  4. # 删除重复项
  5. data = data.drop_duplicates()
  7. # 缺失值处理，这里用0填充
  8. data['column_with_missing'] = data['column_with_missing'].fillna(0)
  10. # 根据条件筛选数据
  11. filtered_data = data[data['condition']]]
  1. 数据分组和聚合：
    ```python

    按照某一列分组

    grouped_data = data.groupby(‘group_column’)

对每个组进行求和

sum_result = grouped_data[‘column_to_sum’].sum()

甚至可以计算其他统计量

mean_value = grouped_data[‘column_to_mean’].mean()
```

以上就是Pandas在科学计算中的应用示例，实际操作中需要根据数据特点和分析需求灵活选择方法。

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