Python数据分析：pandas库数据导入、处理与分析示例

原创 左手的ㄟ右手 2025-01-15 06:48 89阅读 0赞

pandas是Python中一个强大的数据结构和数据分析库。下面将通过几个示例，展示如何导入数据、处理数据以及进行数据分析。

  1. 导入数据
  1. import pandas as pd
  3. # 从CSV文件中读取数据
  4. data = pd.read_csv('your_dataset.csv')
  6. print(data.head())  # 查看数据前几行
  1. 数据处理
  • 删除重复值：
  1. data.drop_duplicates(inplace=True)
  3. print(data.shape)  # 检查数据的行数和列数
  • 缺失值处理（例如用平均值填充）：
  1. mean_value = data.mean().iloc[0]  # 获取第一列的平均值
  3. data.fillna(mean_value, inplace=True))
  5. print(data.isnull().sum())  # 检查数据中还剩下多少缺失值
  1. 数据分析
  • 描述性统计：
  1. descriptive_stats = data.describe()
  3. print(descriptive_stats)  # 打印各列的统计信息
  • 分组和聚合：
  1. grouped_data = data.groupby('column_name')  # 根据指定列进行分组
  3. agg_results = grouped_data.agg({'column_name': 'mean'}})  # 对分组后的数据按指定列进行求平均值的聚合操作
  5. print(agg_results)  # 打印结果

以上就是使用pandas库进行数据分析的一些基本示例。根据实际需求，可以灵活运用这些功能。

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