DataFrame 数据解析

DataFrame是Pandas库中的核心数据结构，它是一个二维表格型的数据结构，类似于SQL表，可以看作列名有序的表格。DataFrame能够存储不同类型的数据，并支持各种数据操作，如筛选、排序、合并、分组等。

解析DataFrame通常包括以下几个步骤：

1. **加载数据**：你可以从文件（CSV、Excel、SQL数据库等）、URL、字典、列表甚至另一个DataFrame导入数据。

df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取CSV文件

2. **检查数据**：查看前几行、列名、数据类型以及基本信息，确认数据是否已正确加载。

print(df.head())  # 查看前5行

3. **处理缺失值**：如果存在缺失值，可以选择填充、删除或者使用特定方法处理。

df.fillna(value, inplace=True)  # 使用value替换缺失值

4. **数据清洗和转换**：可能需要标准化、编码分类变量、转换日期时间格式等。

5. **数据探索**：通过统计描述、可视化等方式了解数据分布和特征间的关联。

df.describe()  # 统计摘要信息
df.plot(kind='hist', figsize=(10, 6))  # 绘制直方图

6. **数据分析**：利用DataFrame提供的函数或方法，对数据进行计算、聚合或按条件过滤。

grouped = df.groupby('category').mean()  # 按类别分组并求平均值
filtered_df = df[df['age'] > 30]  # 筛选年龄大于30的记录