数据分析必备工具：
作为一门流行的编程语言 ， 广泛应用于数据科学领域 。而作为语言下的数据分析库 ， 被广泛地应用于数据处理、数据分析、数据可视化等方面 。本文将介绍如何快速地入门并进行数据分析 。
什么是？
是基于语言开发的数据处理和数据分析库 。它提供了大量的数据处理工具和数据结构 ， 如数据帧（）和序列（） ， 可以用于数据清洗、转化、聚合、筛选、统计等操作 。与Excel等数据分析工具相比 ， 可以自动化处理大规模数据 ， 并提供了更加强大的可视化功能 。
如何安装？
要使用 ， 需要先安装它 。可以使用pip ， 的包管理工具 ， 来安装 。在命令行中输入以下命令：
pip install pandas
如何使用？ 创建一个
使用创建一个非常容易 。可以看作是数据表格 ， 可以由行和列组成 。下面的示例代码可以创建一个名为df的 。
import pandas as pddata = http://www.kingceram.com/post/{'Name': ['John', 'Mary', 'Alex', 'Adam'],'Age': [25, 23, 27, 28],'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Sydney'],'Country': ['USA', 'UK', 'France', 'Australia']}df = pd.DataFrame(data)print(df)
上述代码将输出一个如下的：
NameAgeCityCountry0John25New YorkUSA1Mary23LondonUK2Alex27ParisFrance3Adam28SydneyAustralia
读取和写入数据
可以读取Excel、CSV、MySQL等多种数据源 ， 并将其转化为 。下面的示例代码演示了如何读取CSV文件并将其转化为 。
import pandas as pddf = pd.read_csv('data.csv')print(df)
还可以将写入到CSV文件中 。下面的示例代码演示了如何将写入到CSV文件中 。
import pandas as pddata = http://www.kingceram.com/post/{'Name': ['John', 'Mary', 'Alex', 'Adam'],'Age': [25, 23, 27, 28],'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Sydney'],'Country': ['USA', 'UK', 'France', 'Australia']}df = pd.DataFrame(data)df.to_csv('data.csv')
数据清洗和处理
在进行数据分析之前 ， 通常需要先对数据进行清洗和处理 。提供了大量的数据清洗和数据处理函数 ， 如去重、清理缺失值、数据转换、重命名等 。
去重
使用的()函数可以去除中的重复记录 。下面的示例代码演示了如何去重 。
import pandas as pddata = http://www.kingceram.com/post/{'Name': ['John', 'Mary', 'Alex', 'Adam', 'Adam', 'Mary'],'Age': [25, 23, 27, 28, 28, 23],'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Sydney', 'Sydney', 'London'],'Country': ['USA', 'UK', 'France', 'Australia', 'Australia', 'UK']}df = pd.DataFrame(data)df.drop_duplicates(keep='first', inplace=True)print(df)
清理缺失值
使用的()函数可以清理中的缺失值 。下面的示例代码演示了如何清理缺失值 。
import pandas as pdimport numpy as npdata = http://www.kingceram.com/post/{'Name': ['John', 'Mary', 'Alex', np.nan, 'Adam'],'Age': [25, 23, 27, np.nan, 28],'City': ['New York', 'London', np.nan, 'Sydney', 'Sydney'],'Country': ['USA', 'UK', 'France', 'Australia', 'Australia']}df = pd.DataFrame(data)df.dropna(inplace=True)print(df)
数据转换
使用的apply()函数可以对中的数据进行转换 。下面的示例代码演示了如何将Age列的数据转化为字符串类型 。
import pandas as pddata = http://www.kingceram.com/post/{'Name': ['John', 'Mary', 'Alex', 'Adam'],'Age': [25, 23, 27, 28],'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Sydney'],'Country': ['USA', 'UK', 'France', 'Australia']}df = pd.DataFrame(data)df['Age'] = df['Age'].apply(str)print(df)