Python数据分析：pandas库的基础操作与应用实例

原创短命女 2025-03-14 13:45 4阅读 0赞

Pandas是Python中最常用的数据分析库。它提供了一种高效、灵活的方式来处理和分析数据。以下是一些基本的操作以及应用实例：

1. **安装和导入**：
   ```python
   # 安装 pandas
   !pip install pandas

# 导入 pandas
   import pandas as pd
   ```

2. **创建数据框**：
   ```python
   # 创建一个简单的数据框
   data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                                  'Age': [25, 30, 35]},
                 index=['ID1', 'ID2', 'ID3']]

df = pd.DataFrame(data)
   ```

3. **查看数据**：
   ```python
   print(df.head())  # 查看前五行
   print(df.tail(3)))  # 查看后三行
   ```

4. **选择列或特定行**：
   ```python
   column_name = 'Name'
   selected_column = df[column_name]]

row_index = 'ID2'
   selected_row = df.loc[row_index]
   ```

5. **数据操作**：
   - **添加新列**：
     ```python
     df['Email'] = df.apply(lambda row: row['Name'] + '@example.com', axis=1)
     ```
   - **合并或拼接数据框**：
     ```python
     # 平行堆叠数据框
     merged_df = pd.concat([df, df2]], ignore_index=True)

# 水平拼接（根据某个列的值进行分组）数据框
     grouped_df = df.groupby('Category').sum()
     ```

6. **数据清洗和预处理**：
   - **删除重复行或特定行**：
     ```python
     # 删除重复行
     df.drop_duplicates(inplace=True)

# 删除特定行（根据条件）
     condition = df['Age'] > 30
     df = df[condition]
     ```

以上就是Pandas库的基础操作与应用实例。在实际的数据分析项目中，这些操作将更加复杂和灵活。

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