Python库使用困惑：十条高频问题及其解答-向日葵屋

Python库使用困惑：十条高频问题及其解答

原创 Bertha 。 2025-03-10 22:39 33阅读 0赞

导入库：

import pandas as pd  # 常用于数据处理

查看库版本：

from versioncontrol import get_version
print(get_version('pandas'))  # 查看Pandas的版本

使用特定功能：

读取CSV文件：

df = pd.read_csv('data.csv')  # 假设你的数据在"data.csv"中

处理缺失值：

df.fillna(value=0, method='ffill'))  # 使用前一个元素填充缺失值

排序数据：

sorted_df = df.sort_values('column_name')  # 对'column_name'列进行排序

选择特定行或列：

subset = df.loc[specific_indices]  # 指定索引选取子集
selected_columns = df[['column1', 'column2']]  # 选择多个列作为新数据框

使用库进行计算或分析：

result = df['column'].apply(function)  # 应用函数对'column'列中的所有元素进行操作，返回一个Series

处理循环和迭代：

for index, row in df.iterrows():  # 对整个DataFrame进行迭代，每次获取一行数据
    if condition:  # 在满足特定条件时执行操作
        print(f"Processing row {index}: {row}")

使用库与其他工具交互：

from google.cloud import bigquery
def query_bigquery(sql, project_id):
    client = bigquery.Client(project=project_id)
    return client.run_query(sql)
query_result = query_bigquery('SELECT * FROM my_table', 'my-project-id')
print(query_result['rows']))  # 打印查询结果

更新库至最新版本：

import pip
def upgrade_pip():
    result = pip.main(['upgrade', '--no-deps'])  # 不安装依赖项，直接升级pip
    if result != 0:
        print(f"Upgrade pip failed with return code {result}}")  # 处理失败情况
upgrade_pip()