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这份资源提供了Pandas库的基础操作方法,让您可以更好地使用Pandas库进行数据处理和分析。Pandas是一个开源的数据分析工具,提供了丰富的数据结构和数据处理方法,可以帮助您快速地处理和分析数据,提高工作效率。 本文档详细介绍了Pandas库的基础知识和操作方法,包括如何处理不同类型的数据、如何进行数据筛选和排序、如何进行数据聚合和分组等方面的内容。同时,文档中还提供了多个实例演示和代码案例,帮助读者更好地理解和掌握Pandas库的操作方法和技巧。 无论您是初学者还是有一定经验的数据分析师,这份资源都将为您提供有力的帮助和指导,帮助您更好地使用Pandas库进行数据处理和分析。我们相信,这份资源将会成为您使用Pandas库过程中的宝贵资料,为您提供了最详细、最全面的指导。无论您是否已经具备了Pandas库的基础知识,这份资源都将帮助您更好地掌握Pandas库的操作方法,并为您的工作和学习提供有力支持。
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Pandas
基
础
操
作
1
Pandas
基
础
操
作
Pandas
是
⼀个
重
要
的
Python
数
据
处
理
库
。
它
提
供
了
数
据
结
构
和
数
据
分
析
⼯
具
,
使
得
数
据
清
洗
、
分
析
和
可
视
化
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得
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加
容
易
。
在
本
⽂
中
,
我
们
将
列
举⼀
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常
⽤
的
Pandas
基
础
操
作
。
读
取
数
据
Pandas
提
供
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多
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⽅
法
来
读
取
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数
据
。
其
中
最
常
⽤
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是
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和
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函
数
。
使
⽤
这
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函
数
可
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松
地
将
数
据
加
载
到
Pandas DataFrame
中
。
import pandas as pd
#
读
取
csv
⽂
件
df = pd.read_csv('data.csv')
#
读
取
excel
⽂
件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
查
看
数
据
读
取
数
据
后
,
我
们
需
要
查
看
数
据
来
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解
数
据
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结
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和
内
容
。
Pandas
提
供
了
多
个
⽅
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查
看
数
据
,
包
括
:
head() :
查
看
前⼏
⾏
数
据
,
默
认
前
5
⾏
。
tail() :
查
看
最
后
⼏
⾏
数
据
,
默
认
最
后
5
⾏
。
info() :
查
看
数
据
的
基
本
信
息
,
如
数
据
类
型
和
缺
失
值
情
况
。
describe() :
查
看
数
据
的
统
计
信
息
,
如
均
值
、
标
准
差
、
最
⼩
值
和
最
⼤
值
等
。
#
查
看
前
5
⾏
数
据
df.head()
#
查
看
后
5
⾏
数
据
df.tail()
#
查
看
数
据
基
本
信
息
df.info()
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深海大凤梨_
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