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Python 数据操作教程，最佳 Pandas 教程通过 50 个示例学习 Pandas 是 Python 中最受欢迎的软件包之一，广泛用于数据操作。它是一个非常强大且用途广泛的软件包，使数据清理和整理变得更加轻松愉快。Pandas 库对 Python 社区做出了巨大贡献，它使 Python 成为数据科学和分析领域的顶级编程语言之一。 Pandas 包具有许多功能，这些功能是数据处理和操作的本质。简而言之，它可以为您执行以下任务： 1. 创建类似于 R 的数据框和 Excel 电子表格的结构化数据集。 2. 从 CSV、TXT、XLSX、SQL 数据库、R 等各种来源读取数据。 3. 从数据集中选择特定的行或列 4. 按升序或降序排列数据 5. 根据某些条件过滤数据 6. 按分类变量汇总数据 7. 将数据重塑为宽格式或长格式 8. 时间序列分析 9. 合并和连接两个数据集 10. 遍历数据集的行 11. 以 CSV 或 Excel 格式写入或导出数据 在本教程中，我们将使用两个数据集：'income'和'iris'。'income' 数据包含各米国各州从 2002 年到 2015 年的收入。该数据集包含 51 个观测值和 16 个变量。'iris' 数据包含 150 个观测值和 5 个变量。 要记住的重要熊猫功能包括： 1. 提取列名称：使用 df.columns 属性获取数据框的列名称。 2. 选择前 2 行：使用 df.iloc[:2] 选择数据框的前 2 行。 3. 选择前 2 列：使用 df.iloc[:,:2] 选择数据框的前 2 列。 4. 按名称选择列：使用 df.loc[:,["col1","col2"]] 选择数据框中的特定列。 5. 选择随机编号行数：使用 df.sample(n = 10) 选择数据框中的 10 行。 6. 重命名变量：使用 df.rename() 函数重命名数据框中的变量。 7. 选择一列作为索引：使用 df.set_index() 函数将一列设置为索引。 8. 删除行或列：使用 df.drop() 函数删除数据框中的行或列。 9. 排序值：使用 df.sort_values() 函数对数据框中的值进行排序。 10. 分组变量：使用 df.groupby() 函数对数据框中的变量进行分组。 11. 过滤：使用 df.query() 函数对数据框中的数据进行过滤。 12. 查找缺失值：使用 df.isnull() 函数查找数据框中的缺失值。 13. 删除缺失值：使用 df.dropna() 函数删除数据框中的缺失值。 14. 删除重复项：使用 df.drop_duplicates() 函数删除数据框中的重复项。 15. 创建假人：使用 pd.get_dummies() 函数创建假人变量。 16. 排行：使用 df.rank() 函数对数据框中的值进行排名。 17. 累计金额：使用 df.cumsum() 函数计算数据框中的累计金额。 18. 分位数：使用 df.quantile() 函数计算数据框中的分位数。 19. 选择数值变量：使用 df.select_dtypes() 函数选择数据框中的数值变量。 20. 连接两个数据帧：使用 pd.concat() 函数连接两个数据帧。 为了使用 Pandas 库，您需要先导入或加载 Pandas 库。可以使用以下代码导入 Pandas 库： ``` import pandas as pd ``` 在上面的代码中，“pd”是别名或缩写，将用作访问或调用 Pandas 函数的快捷方式。 要从 CSV 文件读取或导入数据，可以使用 read_csv() 函数。在该函数中，您需要指定 CSV 文件的文件位置。例如： ``` income = pd.read_csv("C:\\Users\\Hp\\Python\\Basics\\income.csv") ``` 在上面的代码中，我们使用 read_csv() 函数从 CSV 文件中读取数据，并将其存储在 income 变量中。