提升数据处理效率：使用Pandas进行大量数据操作实战教程-蒲公英云

提升数据处理效率：使用Pandas进行大量数据操作实战教程

一、Pandas简介

Pandas是Python中最常用的用于数据分析的库。它集成了Series（类似一维数组）和DataFrame（类似表格的数据结构）等数据结构，同时还提供了丰富的数据操作功能。

二、Pandas数据处理实践

数据导入：使用pandas.read_csv()或pandas.read_excel()读取CSV或Excel文件。

data = pd.read_csv('your_file.csv')

基本数据查看：使用head()查看前几行，使用tail()查看后几行。

print(data.head())  # 查看前5行
print(data.tail())  # 查看后5行

数据清洗：处理缺失值（isnull()检查、fillna()填充）、重复值（duplicated()检测、drop_duplicates()删除）等。

# 处理缺失值
data = data.fillna(value=0)  # 使用0填充缺失值
# 处理重复值
data = data.drop_duplicates()  # 删除所有重复行

数据分组与聚合：使用groupby()按列进行分组，然后使用agg()或直接方法（如mean(), sum()等）对分组后的结果进行计算。

# 分组并聚合数据
grouped_data = data.groupby('column_name')  # 按指定列进行分组
aggregated_values = grouped_data['column_name'].agg(['mean', 'sum']})  # 对分组的某列进行聚合，返回一个字典，键是聚合函数名，值是计算结果
print(aggregated_values)  # 打印聚合后的结果