pandas 数据分析 练习

很高兴您对数据分析感兴趣！以下是一些练习题目，可以帮助您熟悉 pandas 数据分析库。

1. 导入 pandas 库，读取一个 CSV 文件并将其保存为 pandas 数据框。

2. 输出数据框的前几行（默认为前五行）和后几行（默认为后五行）。

3. 输出数据框的列名和数据类型。

4. 输出数据框的形状（行数和列数）。

5. 输出数据框中某一列的所有值。

6. 输出数据框中某几列的所有值。

7. 输出数据框中某一行的所有值。

8. 输出数据框中某几行的所有值。

9. 输出数据框中某一区域（指定行和列）的所有值。

10. 对数据框进行排序。

11. 对数据框进行筛选（过滤出符合条件的行）。

12. 对数据框进行分组，并计算某一列的平均值、最大值、最小值等统计量。

13. 对数据框进行合并（join）操作。

14. 对数据框进行透视表操作。

15. 对数据框进行数据清洗（例如去除重复值、填充缺失值等）。

希望这些练习题目能够帮助您熟悉 pandas 数据分析库，加油！

相关问题

pandas数据分析基础代码练习

Pandas是Python中最常用的数据分析库，它提供了一个强大的DataFrame数据结构，可以方便地处理各种数据操作。以下是几个基本的Pandas数据分析代码练习示例：

1. **加载数据**：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('example.csv') # 读取CSV文件

2. **查看数据**：

print(data.head()) # 显示前5行数据
description = data.describe() # 描述性统计信息

3. **数据清洗**：

# 删除缺失值
data.dropna(inplace=True)
# 更改列名
data.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)

4. **筛选条件**：

filtered_data = data[data['column_name'] > 10] # 筛选某一列大于10的行

5. **分组计算**：

grouped = data.groupby('category_column').mean() # 按类别进行平均值计算

6. **合并数据**：

merged = pd.merge(data1, data2, on='common_key') # 合并两个数据集

pandas数据分析基础代码练习的例子

Pandas是一个强大的数据处理库，用于Python编程语言，它非常适合进行数据清洗、转换和分析。下面是一个简单的例子，展示如何使用Pandas读取CSV文件，查看数据的基本信息，并进行一些基本的数据操作：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 读取CSV文件（假设文件名为'data.csv')
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据前5行
print(data.head())

# 获取基本信息：维度（rows, columns）、数据类型以及非空值统计
print(data.info())

# 计算平均值
average_values = data.mean()
print(average_values)

# 数据分组和聚合
grouped_data = data.groupby('category').sum()  # 按'category'列进行求和
print(grouped_data)

# 相关性矩阵
correlation_matrix = data.corr()
print(correlation_matrix)