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引言
Pandas是Python中一個功能富強的數據分析庫，它供給了高效的數據處理東西，實用於數據分析跟呆板進修。Pandas的核心數據構造包含Series跟DataFrame，這些構造可能便利地操縱大年夜型構造化數據集。本文將為妳介紹Pandas的入門技能跟實戰剖析，幫助妳疾速控制這一數據分析利器。
一、Pandas入門技能
1.1 安裝Pandas
在開端利用Pandas之前，起首須要安裝它。可能經由過程以下命令在終端或命令行中安裝Pandas：
pip install pandas
1.2 導入Pandas
利用Pandas之前須要導入庫：
import pandas as pd
1.3 創建Series跟DataFrame
創建Series
- 從列表創建Series：
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
print(s)
- 從字典創建Series：
s2 = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3})
print(s2)
創建DataFrame
- 從字典創建DataFrame：
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35], 'city': ['New York', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
二、Pandas實戰剖析
2.1 數據讀取與導出
Pandas支撐多種數據格局的讀取跟存儲：
- 讀取CSV：
df = pd.read_csv("data.csv")
- 讀取Excel：
df = pd.read_excel("data.xlsx")
- 讀取SQL材料庫：
import sqlite3
conn = sqlite3.connect("database.db")
df = pd.read_sql("SELECT * FROM table_name", conn)
2.2 數據清洗與預處理
- 數據去重：
df = df.drop_duplicates()
- 數據缺掉值填充：
df = df.fillna(method='ffill')
- 異常數據處理：
df = df[df['column_name'] <= threshold]
2.3 數據分析
- 數據挑選：
df = df[df['column_name'] == value]
- 數據聚合：
result = df.groupby('column_name').agg({'other_column_name': ['sum', 'mean', 'max', 'min']})
- 數據可視化：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['column_name'], df['other_column_name'])
plt.show()
三、總結
Pandas是Python數據分析的利器，經由過程本文的入門技能跟實戰剖析，信賴妳曾經對Pandas有了開端的懂得。在現實利用中，壹直積聚經驗，純熟控制Pandas的各種功能，將有助於妳在數據分析範疇獲得更好的成果。