数据分析实战：Python pandas库数据处理实例
Python的pandas库是进行数据处理和分析的重要工具。以下是一些使用pandas处理数据的例子：
数据读取：
- CSV文件：
pd.read_csv('file.csv') - Excel文件（需要特定库，如openpyxl）：
pd.read_excel('file.xlsx') - SQL数据库：
pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', con=your_conn)
- CSV文件：
数据清洗：
- 删除重复项：
df.drop_duplicates() - 处理缺失值（例如，填充0）：
df.fillna(0, inplace=True)
- 删除重复项：
数据分组和聚合：
- 按某一列进行分组：
grouped = df.groupby('column_name') - 对每组的求和或平均：
aggregated_values = grouped['column_name'].sum()
- 按某一列进行分组：
数据排序：
- 按某一列升序/降序排序：
sorted_df = df.sort_values('column_name', ascending=False)
- 按某一列升序/降序排序：
以上就是使用pandas处理数据的基本实例，实际操作中可能需要根据具体的数据和需求进行调整。
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ゝ一纸荒年。
怼烎@
小鱼儿
Myth丶恋晨
向右看齐
刺骨的言语ヽ痛彻心扉
灰太狼
今天药忘吃喽~
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