预览 DataFrame
已将 Pandas 导入为 pd，预设 df 包含三位学习者及其分数。
df.head()Pandas 在线实验环境
在线探索 Pandas 的 Series 和 DataFrame，通过示例数据练习筛选、排序与统计。
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Pandas Shell· 就绪
欢迎使用 LabEx Pandas Shell。
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从这里开始
Pandas 快速入门
将示例载入终端，按回车查看结果。本页入门环境支持执行以下所有示例。
查看维度
返回行数和列数。
df.shape列出列名
选择数据前先查看列标签。
df.columns选择一列
将 score 列作为 Series 读取。
df["score"]计算均值
计算示例数据集的平均分。
df["score"].mean()筛选行
保留分数不低于 80 的学习者。
df[df["score"] >= 80]对 DataFrame 排序
按分数排列示例数据。
df.sort_values("score")汇总数值数据
查看 score 列的数量、均值、离散程度和百分位数。
df.describe()无需配置
如何使用 Pandas 在线环境
在线探索 Pandas 的 Series 和 DataFrame，通过示例数据练习筛选、排序与统计。
先尝试上面的简短命令练习。准备好开展项目时，打开对应的 LabEx 实验，在在线 Linux 环境中使用真实工具，获得分步指导和即时反馈。
继续学习
通过动手实验学习 数据科学
从 Pandas 练习出发，沿着系统化的技能树继续学习。选择感兴趣的技能和实验，在在线环境中动手实践每个知识点。
Pandas 在线实验环境常见问题
可以使用 Pandas 学习什么？
可以探索 Series、DataFrame、数据选择和汇总统计。沿着数据科学技能树继续学习，并启动 Python 实验，使用数据集和 Pandas 库完成练习。
Pandas 在线环境免费吗？
本页入门练习免费。登录后可使用完整 LabEx 环境；使用时长和资源取决于实验和账号方案。
需要安装软件吗？
无需本地安装。登录后使用现代浏览器打开实验，并按照实验说明配置环境内部的软件。
在哪里可以使用更多命令和功能？
预览仅支持部分命令。登录并启动 Python 实验可使用更多命令、软件包与服务。可用软件和权限以所选实验为准。
如何继续学习 Pandas？
沿着 数据科学 技能树完成引导实验和挑战。定期练习、查看命令输出，并向 Labby 寻求帮助。
下一步
准备好练习 Pandas 了吗？
使用真实工具，在实验指导和 Labby 的协助下继续学习。