如何利用Pandas进行复杂的数据处理-向日葵屋

如何利用Pandas进行复杂的数据处理

原创桃扇骨 2025-02-13 12:39 30阅读 0赞

Pandas是Python中一个强大的数据处理库。它提供了一种易于理解的数据结构DataFrame，以及一系列高效的数据操作函数。

以下是如何使用Pandas进行复杂的数据处理的一些步骤：

数据导入：首先，你需要将你的数据（如CSV、Excel、JSON等）导入到Pandas的DataFrame中。

import pandas as pd
data = {'Name': ['John', 'Jane'],
                        'Age': [25, 30],
                        'City': ['New York', 'Los Angeles']}
df = pd.DataFrame(data)

数据清洗：处理缺失值、重复值，以及数据格式转换等。

# 查看数据完整性
print(df.isnull().sum())
# 删除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 例子：将某一列的数据转化为日期类型
df['Date'] = pd.to_datetime(df['City']) + pd.DateOffset(months=1)

数据分析：使用Pandas的各种统计函数、分组、排序等，进行数据的深入分析。

# 统计各年龄段人数
age_group = df['Age'].apply(lambda x: '0-25' if x <= 25 else '26-50' if 26 <= x <= 50 else '51+')))
df_age_group = df.groupby(age_group).size().reset_index(name='Count')
print(df_age_group)