熊猫编程 Python 入门指南388

简介熊猫编程 (Pandas) 是一个开源的 Python 库，用于数据处理和分析。它提供了一组强大的工具，可用于导入、清理、转换、合并和分析数据。熊猫是数据科学和机器学习领域的热门选择，因为它的易用性和处理大数据集的能力。

安装熊猫库要安装熊猫库，请使用以下 pip 命令：```
pip install pandas
```

导入熊猫库在 Python 脚本中导入熊猫库：```
import pandas as pd
```

创建数据框数据框是熊猫中用于存储数据的基本数据结构。它是一种类似于表格的结构，其中行表示观察值，列表示变量或特征。可以使用多种方法创建数据框：* 从列表创建：
```
data = [['Tom', 25], ['Jerry', 23], ['Spike', 28]]
df = (data, columns=['Name', 'Age'])
```
* 从字典创建：
```
data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Spike'], 'Age': [25, 23, 28]}
df = (data)
```
* 从 CSV 文件读取：
```
df = pd.read_csv('')
```
* 从 Excel 文件读取：
```
df = pd.read_excel('')
```

数据框操作熊猫提供了各种操作来处理数据框，包括：* 访问数据：
```
df['Name'] # 获取 Name 列数据
[0] # 获取第一行数据
```
* 过滤数据：
```
df[df['Age'] > 25] # 过滤出年龄大于 25 的行
```
* 排序数据：
```
df.sort_values('Age') # 按年龄升序排序数据
```
* 分组数据：
```
('Age').mean() # 按年龄分组并计算平均值
```
* 合并数据框：
```
df1 = ({'Name': ['Tom', 'Jerry'], 'Age': [25, 23]})
df2 = ({'Name': ['Jerry', 'Spike'], 'Height': [160, 170]})
df_merged = (df1, df2, on='Name')
```

高级操作熊猫还提供了一些高级操作，例如：* 数据清理：
```
() # 删除包含空值的行
('Missing') # 用 'Missing' 填充空值
```
* 数据转换：
```
df['Age'] = df['Age'].astype(int) # 将 Age 列转换为整数类型
df['Name'] = df['Name'].() # 将 Name 列中的名称转换为标题形式
```
* 数据分析：
```
() # 显示数据框的统计摘要
() # 计算数据框列之间的相关系数
```
案例
熊猫编程在数据分析中的应用十分广泛。例如，它可用于：* 分析客户数据以了解他们的购买模式
* 识别股票市场中的趋势
* 预测房地产价格
* 构建机器学习模型