Python数据分析入门：Pandas基础教程

Pandas是Python中最流行的数据分析库之一。本文将带你从零开始学习Pandas的基础操作，包括数据读取、清洗、分析和可视化。

安装Pandas

pip install pandas

导入和基本操作

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建DataFrame
data = {
    '姓名': ['平平', '小明', '小红', '小刚'],
    '年龄': [20, 22, 21, 23],
    '成绩': [85, 92, 78, 95]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

数据读取

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 读取JSON
df = pd.read_json('data.json')

数据查看

# 查看前5行
print(df.head())

# 查看数据信息
print(df.info())

# 查看统计摘要
print(df.describe())

# 查看列名
print(df.columns)

数据筛选

# 条件筛选
high_scores = df[df['成绩'] > 80]

# 多条件筛选
result = df[(df['年龄'] > 20) & (df['成绩'] > 85)]

# 选择特定列
names = df[['姓名', '成绩']]

数据聚合

# 分组统计
grouped = df.groupby('年龄')['成绩'].mean()

# 排序
sorted_df = df.sort_values('成绩', ascending=False)

总结

Pandas是数据分析的必备工具，掌握基础操作后，你可以进一步学习数据可视化和机器学习等内容。