pandas函数的用法

Pandas是Python中用于数据处理的强大库，其核心数据结构是DataFrame，类似于电子表格。Pandas提供了一系列高效、易用的功能，包括读取和写入各种文件格式、数据清洗、统计分析、分组操作等。

一些常用的Pandas函数有：

1. **read_csv()**: 用于从CSV文件读取数据，并创建一个DataFrame对象。

   df = pd.read_csv('file.csv')

2. **head()**: 显示DataFrame的前几行，默认5行。

   print(df.head())

3. **describe()**: 给出DataFrame各列的基本描述性统计信息。

   summary = df.describe()

4. **groupby()**: 根据一列或多列对数据进行分组并进行聚合操作。

   grouped = df.groupby('column_name').agg({'another_column': 'sum'})

5. **merge()**: 进行数据合并，如连接两个数据集。

   merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key_column')

6. **dropna()**: 删除包含缺失值的行或列。

   df_cleaned = df.dropna()

7. **fillna()**: 填充缺失值，可以指定填充值。

   df_filled = df.fillna(value)