Python数据科学：Pandas库操作实战案例

原创绝地灬酷狼 2024-12-17 03:57 9阅读 0赞

Pandas是Python中一个非常强大的数据处理和分析库。下面我们将通过一些实战案例来学习Pandas的常见操作。

1. **导入与创建DataFrame**：
   - 导入pandas
   - 使用`pd.DataFrame()`创建数据

```python
   import pandas as pd

# 创建简单的一行数据
   data = {'Name': 'John Doe', 'Age': 30}
   df = pd.DataFrame(data)

print(df)
   ```

2. **基本数据操作**：
   - 查看DataFrame的形状（行数和列数）
   - 选择特定行或列
   - 数据过滤：条件筛选行或列

```python
   # 查看形状
   shape = df.shape
   print(f"Shape: {shape[0]} rows, {shape[1]} columns")

# 选择特定行
   selected_row = df.loc[0]  # 选择第一行
   print(selected_row)

# 选择特定列
   column_to_select = df['Name']
   print(column_to_select)

# 数据过滤
   filtered_df = df[df['Age'] > 25]]  # 筛选年龄大于25的行
   print(filtered_df)
   ```

3. **数据排序**：
   - 按某一列或多列排序
   - 排序后保留原DataFrame

```python
   sorted_df = df.sort_values(by='Age', ascending=False))  # 按年龄降序排序
   print(sorted_df)

# 再次排序并保持原结构
   original_df_with_sorted_data = df.copy()  # 复制原DataFrame以供操作
   original_df_with_sorted_data = original_df_with_sorted_data.sort_values(by='Age', ascending=False))  # 同样对复制后的DataFrame进行排序
   print(original_df_with_sorted_data)
   ```

以上就是Pandas库操作实战案例，通过这些案例你可以更深入地理解和应用Pandas。

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