Python 表格编程入门333

在数据科学和分析领域，表格数据是一个至关重要的组成部分。Python 提供了一个强大的生态系统，用于处理和操作表格数据，其中最突出的库是 Pandas。

Pandas 是一个开源库，它建立在 NumPy 之上，提供了一个直观且高效的表格数据操作界面。使用 Pandas，可以轻松地导入、清理、转换和分析表格数据。

Pandas 数据结构

Pandas 将表格数据存储在两种主要数据结构中：| 数据结构 | 描述 |
|---|---|
| DataFrame | 二维表格状数据结构，类似于电子表格 |
| Series | 一维数组状数据结构，类似于 Python 列表 |

DataFrame

DataFrame 是一个由行和列组成的表格状数据结构。每一列表示一个变量或特征，每一行表示一个观察或记录。DataFrame 类似于电子表格，其中行和列分别对应于行和列标题。

以下代码创建一个包含姓名、年龄和身高列的 DataFrame：```python
import pandas as pd
data = {
"姓名": ["约翰", "玛丽", "鲍勃"],
"年龄": [25, 30, 35],
"身高": [1.8, 1.7, 1.9]
}
df = (data)
```

Series

Series 是一个一维数组状数据结构，类似于 Python 列表。它可以存储任何类型的数据，包括数字、字符串、日期和布尔值。

以下代码创建一个包含年龄数据的 Series：```python
ages = ([25, 30, 35])
```

数据导入

Pandas 提供了多种从不同数据源导入数据的方法：| 数据源 | 方法 |
|---|---|
| CSV 文件 | `read_csv()` |
| Excel 文件 | `read_excel()` |
| SQL 数据库 | `read_sql()` |
| JSON 文件 | `read_json()` |

以下代码从 CSV 文件导入数据：```python
df = pd.read_csv("")
```

数据清理

数据清理是数据分析过程中至关重要的一步。Pandas 提供了各种方法来清理数据，包括：| 操作 | 描述 |
|---|---|
| 处理缺失值 | 使用 `dropna()` 或 `fillna()` |
| 删除重复值 | 使用 `drop_duplicates()` |
| 标准化数据 | 使用 `normalize()` 或 `scale()` |

以下代码删除 DataFrame 中的缺失值：```python
(inplace=True)
```

数据转换

Pandas 允许对数据进行各种转换操作，包括：| 操作 | 描述 |
|---|---|
| 选择列 | 使用 `[]` 或 `select()` |
| 过滤行 | 使用 `query()` 或 `filter()` |
| 合并 DataFrame | 使用 `merge()` 或 `join()` |

以下代码选择 DataFrame 的 "年龄" 列：```python
ages = df["年龄"]
```

数据分析

Pandas 提供了各种数据分析功能，包括：| 操作 | 描述 |
|---|---|
| 计算统计量 | 使用 `mean()`、`std()` 和 `corr()` |
| 绘制图表 | 使用 `plot()` |
| 建模和预测 | 使用 `statsmodels` 或 `scikit-learn` |

以下代码计算 DataFrame 的平均年龄：```python
average_age = df["年龄"].mean()
```

导出数据

数据处理完成后，可以使用 Pandas 将数据导出到各种格式：| 格式 | 方法 |
|---|---|
| CSV 文件 | `to_csv()` |
| Excel 文件 | `to_excel()` |
| JSON 文件 | `to_json()` |
| SQL 数据库 | `to_sql()` |

以下代码将 DataFrame 导出到 CSV 文件：```python
df.to_csv("")
```

Pandas 是 Python 中一个功能强大的表格编程库，它提供了处理和操作表格数据的所有必要工具。通过使用 DataFrame 和 Series 等数据结构，以及各种数据导入、清理、转换和分析方法，Pandas 使数据分析任务变得轻松高效。

2024-12-08

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