教程介绍
Pandas是Python数据分析的核心库，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。本教程将帮助您掌握Pandas的基本用法和数据处理技巧。
你将学到：
- Pandas的基本数据结构：Series和DataFrame
- 数据的读取与导出
- 数据清洗和预处理方法
- 数据分析和统计计算
- 数据可视化技巧
环境配置
在开始使用Pandas之前，我们需要先安装必要的库。
# 使用pip安装pandas
pip install pandas numpy matplotlib
# 导入相关库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt推荐安装的其他库：
- seaborn - 统计数据可视化
- plotly - 交互式图表
- scikit-learn - 机器学习支持
数据结构
Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame。
Series
# 创建Series
s = pd.Series([1, 3, 5, 7, 9])
print(s)
# 带索引的Series
s = pd.Series([1, 3, 5, 7, 9], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s)DataFrame
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 30, 35],
'city': ['北京', '上海', '广州']
})
print(df)