该主题尚不存在

本页面只读。您可以查看源文件，但不能更改它。如果您觉得这是系统错误，请联系管理员。
====== Python Pandas 基础教程 ======

Pandas 是 Python 中最流行的数据分析和处理库。它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。

===== 1. 安装与导入 =====

在使用 Pandas 之前，你需要确保已经安装了它。通常我们会结合 `numpy` 一起使用。

==== 安装 ====
在终端或命令行中运行以下命令：
<code bash>
pip install pandas numpy
</code>

==== 导入 ====
在 Python 脚本中，我们通常使用别名 `pd` 来导入 Pandas：
<code python>
import pandas as pd
import numpy as np
</code>

===== 2. 核心数据结构 =====

Pandas 有两个主要的数据结构：**Series** (一维) 和 **DataFrame** (二维)。

==== 2.1 Series (序列) ====
Series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种 NumPy 数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。

<code python>
# 从列表创建 Series
s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])

print(s)
</code>
**输出：**
<code text>
0    1.0
1    3.0
2    5.0
3    NaN
4    6.0
5    8.0
dtype: float64
</code>

==== 2.2 DataFrame (数据框) ====
DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。

**通过字典创建 DataFrame：**
<code python>
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'Age': [24, 27, 22, 32],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)
</code>

**输出：**
<code text>
      Name  Age         City
0    Alice   24     New York
1      Bob   27  Los Angeles
2  Charlie   22      Chicago
3    David   32      Houston
</code>

===== 3. 数据读取与写入 =====

Pandas 支持多种文件格式的读写，最常用的是 CSV 和 Excel。

^ 格式 ^ 读取方法 ^ 写入方法 ^
| CSV | `pd.read_csv('file.csv')` | `df.to_csv('file.csv')` |
| Excel | `pd.read_excel('file.xlsx')` | `df.to_excel('file.xlsx')` |
| JSON | `pd.read_json('file.json')` | `df.to_json('file.json')` |
| SQL | `pd.read_sql(query, connection)` | `df.to_sql('table', connection)` |

**示例：读取 CSV 文件**
<code python>
# 假设当前目录下有一个 data.csv 文件
# df = pd.read_csv('data.csv')
# print(df.head()) # 查看前5行
</code>

===== 4. 查看数据 =====

加载数据后，我们需要快速了解数据的概况。

  * **查看头部和尾部**
    * `df.head(n)`: 查看前 n 行（默认 5 行）。
    * `df.tail(n)`: 查看后 n 行。
  
  * **查看索引和列名**
    * `df.index`: 获取行索引。
    * `df.columns`: 获取列名。

  * **统计摘要**
    * `df.describe()`: 快速查看数值列的统计摘要（均值、标准差、最大最小值等）。

  * **数据转置**
    * `df.T`: 行列互换。

  * **按轴排序**
    * `df.sort_index(axis=1, ascending=False)`: 按列名降序排列。

  * **按值排序**
    * `df.sort_values(by='Age')`: 按 'Age' 列的值排序。

<code python>
# 示例：查看统计摘要
print(df.describe())
</code>

===== 5. 数据选择 =====

Pandas 推荐使用优化的数据访问方法：`.at`, `.iat`, `.loc`, `.iloc`。

  * **按标签选择 (.loc)**
<code python>
# 选择 'Name' 和 'Age' 两列的所有行
print(df.loc[:, ['Name', 'Age']])
</code>

  * **按位置选择 (.iloc)**
<code python>
# 选择第3行（索引为2）
print(df.iloc[2])

# 选择前3行，前2列
print(df.iloc[0:3, 0:2])
</code>

  * **布尔索引 (条件筛选)**
<code python>
# 筛选 Age 大于 25 的行
print(df[df['Age'] > 25])
</code>

----

**相关链接：**
  * [[https://pandas.pydata.org/docs/|Pandas 官方文档]]
  * [[https://www.pypandas.cn/|Pandas 中文网]]
Detach Close
您访问的页面并不存在。如果允许，您可以使用创建该页面按钮来创建它。