数据处理：Python pandas库基础操作

原创 矫情吗；* 2025-01-24 05:06 49阅读 0赞

Pandas是Python中一个非常强大的数据处理库。它提供了一种简单、高效的方式来存储和处理表格型数据。

以下是一些基本的Pandas操作：

  1. 导入pandas：

    1. import pandas as pd

  2. 创建DataFrame（表格）：
    ```python

    一列数据

    data = {‘Name’: [‘John’, ‘Jane’, ‘Doe’], 

    1.         'Age': [25, 30, 35], 
    2.         'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}

创建DataFrame，index默认为整数

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

  2. 3. 查看数据的基本信息：
  3. ```python
  4. # 查看列名
  5. columns = df.columns.tolist()
  6. print(columns)
  8. # 查看总行数和总列数
  9. row_count, col_count = df.shape
  10. print("Row count: ", row_count)
  11. print("Column count: ", col_count)
  1. 数据的筛选、排序和分组：
    ```python

    筛选数据：根据年龄条件筛选

    age_filter = df[‘Age’] >= 30
    filtered_df = df[age_filter]
    print(filtered_df)

排序：按姓名降序排序

sorted_df = df.sort_values(by=’Name’, ascending=False))
print(sorted_df)

分组：按照城市分组并计算平均年龄

grouped_df = df.groupby(‘City’)[‘Age’].mean()
print(grouped_df)
```

以上就是Pandas库基础操作的简单介绍。实际使用中，你还可以根据需要进行更复杂的数据处理和分析。

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