pandas基本用法
时间: 2023-10-11 11:08:37 浏览: 46
Pandas是一个强大的数据处理库,常用于数据分析和数据操作。下面是一些Pandas的基本用法:
1. 导入Pandas库:
```python
import pandas as pd
```
2. 创建数据:
- 从列表或数组创建数据:
```python
data = [1, 2, 3, 4, 5]
df = pd.DataFrame(data)
```
- 从字典创建数据:
```python
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'], 'Age': [28, 32, 45]}
df = pd.DataFrame(data)
```
3. 查看数据:
- 查看前几行:
```python
df.head() # 默认显示前5行
df.head(n) # 显示前n行
```
- 查看后几行:
```python
df.tail() # 默认显示后5行
df.tail(n) # 显示后n行
```
4. 数据选择和过滤:
- 选择列:
```python
df['Name'] # 选择名为'Name'的列
```
- 选择行:
```python
df.loc[n] # 选择第n行
df.loc[start:end] # 选择从start到end的行(包括start和end)
```
- 根据条件过滤:
```python
df[df['Age'] > 30] # 过滤出年龄大于30的行
```
5. 数据排序:
- 按列排序:
```python
df.sort_values(by='Age') # 按'Age'列升序排序
df.sort_values(by='Age', ascending=False) # 按'Age'列降序排序
```
6. 数据统计和计算:
- 统计描述:
```python
df.describe() # 显示数据的统计描述信息
```
- 列计算:
```python
df['Age'].mean() # 计算'Age'列的平均值
df['Age'].sum() # 计算'Age'列的总和
```
这只是Pandas的基本用法,它还有很多其他功能,如数据清洗、数据合并、数据透视表等。希望对你有所帮助!如果你有更多问题,请继续问我。