Pandas 数据操作基础

简介

本 Python Pandas 实验旨在向你介绍 pandas 库的基本操作，pandas 是 Python 中一个强大的数据处理工具。在整个实验过程中，你将通过大量示例和代码片段来巩固对 pandas 的理解。

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如果你在学习过程中遇到问题，随时向 Labby 提问。课程结束后提供反馈，我们会及时为你解决问题。

导入 Pandas

首先，我们需要导入 pandas 库。这可以通过以下命令完成：

## 导入 pandas 库
import pandas as pd
import numpy as np

创建一个 DataFrame

接下来，我们将创建一个 DataFrame，它是一个二维的带标签的数据结构，其列的数据类型可能不同。它通常是最常用的 pandas 对象。

## 使用字典创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3]})

理解 DataFrame

现在，让我们尝试更深入地了解一下我们刚刚创建的 DataFrame。

## 显示 DataFrame
print(df)

## DataFrame 的信息
df.info()

处理缺失数据

Pandas 提供了各种清理数据和填充缺失值的方法。

## 创建一个带有缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [5, np.nan, np.nan], 'C': [1, 2, 3]})

## 填充缺失值
df.fillna(value=0, inplace=True)

数据可视化

Pandas 通过与 Matplotlib 库集成来提供数据可视化功能。

## 导入 matplotlib 库
import matplotlib.pyplot as plt

## 绘制图表
df['A'].plot()
plt.show()

总结

在本次实验中，我们介绍了 Python 中 pandas 库的一些基础知识，包括导入库、创建和操作 DataFrame、处理缺失数据以及数据可视化。这些技能是 Python 中任何数据分析任务的基础，熟练掌握 pandas 将使你能够有效地处理和分析数据。