Python数据科学入门：读写CSV和pandas常见问题
在Python的数据科学领域，理解和操作CSV文件（Comma Separated Values）以及使用pandas库进行数据分析是基础技能。
读写CSV：
import pandas as pd首先导入pandas库。df = pd.read_csv('filename.csv')用read_csv函数读取CSV文件，赋值给DataFrame对象df。df.to_csv('new_filename.csv', index=False)使用to_csv函数将处理后的数据写入新的CSV文件。参数中index=False表示不保存索引。
pandas常见问题：
- 数据清洗（缺失值、异常值处理）：使用
fillna、dropna等方法处理。 - 数据分组和汇总：使用
groupby、agg等方法进行计算。 - 数据透视表制作：使用
pivot_table函数创建。 - 数据筛选（条件选择）：使用
loc、iloc等方法进行选择。
- 数据清洗（缺失值、异常值处理）：使用
以上就是Python数据科学入门中关于读写CSV以及使用pandas的常见问题解答。希望对你有所帮助！
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深藏阁楼爱情的钟
淡淡的烟草味﹌
ゞ 浴缸里的玫瑰
港控/mmm°
╰+哭是因爲堅強的太久メ
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