从新手到精通：Pandas用法大全

Pandas 是一个功能强大的Python库，专为数据分析而设计。它提供了许多方便且高效的数据操作和分析工具，广泛应用于数据科学、金融、商业智能等领域。

一、快速上手：从导入库到创建数据表

第一步，导入Pandas库，一般也会用到NumPy库，所以先导入备用。

import pandas as pd
import numpy as np

第二步，导入CSV或xlsx文件创建数据表。

df = pd.read_csv('data.csv')
df = pd.read_excel('data.xlsx')

第三步，查看数据表基本信息。

df.info()
df.head()
df.tail()

二、探索数据：洞察数据并作出决策

一、快速浏览数据，迅速发现异常值和数据分布。

df.describe()
df.plot()

二、使用groupby进行分组聚合，快速总结数据并寻找模式。

df.groupby('column').mean()
df.groupby('column').count()

三、运用强大的数据过滤功能，筛选出特定数据。

df[df['column'] > 100]
df[(df['column'] > 100) & (df['column2'] < 50)]

三、数据清洗：保障数据质量和可靠性

一、处理缺失值，确保数据完整性。

df.dropna()
df.fillna(0)
df.interpolate()

二、处理重复值，确保数据唯一性。

df.drop_duplicates()
df.unique()

三、处理异常值，确保数据准确性。

df[df['column'] > 1000]
df[df['column'] < -1000]

四、数据转换：灵活改变数据格式和结构

一、列的创建、删除和重命名。

df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']
df.drop('column3', axis=1)
df.rename(columns={'column1': 'new_column1'})

二、行列的插入和删除。

df.insert(1, 'new_column', [1, 2, 3])
df.drop([1, 2, 3])

三、数据的合并、连接和追加。

df1.merge(df2, on='column')
pd.concat([df1, df2])
df1.append(df2)

五、数据分析：从数据中提取洞察

一、运用强大的统计函数，快速计算数据统计值。

df.mean()
df.median()
df.std()

二、使用绘图函数，直观呈现数据分布和趋势。

df.plot.bar()
df.plot.scatter()
df.plot.hist()

三、进行回归分析，揭示数据之间的关系。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(df[['column1', 'column2']], df['target'])

六、数据导出：将数据保存至所需格式

一、导出数据到CSV文件。

df.to_csv('data.csv')

二、导出数据到xlsx文件。

df.to_excel('data.xlsx')

三、导出数据到json文件。

df.to_json('data.json')

七、总结：全面精通Pandas

掌握Pandas，您将如虎添翼，在数据分析领域纵横驰骋，从数据中挖掘洞察，作出决策，助力企业发展。