pandas的用法大全

Pandas 是一个常用的 Python 数据分析库，它可以处理和分析结构化数据。下面是一些常用的 Pandas 用法：

1. 导入 Pandas 库

import pandas as pd

2. 读取数据

df = pd.read_csv('filename.csv')  # 读取 CSV 文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx')  # 读取 Excel 文件
df = pd.read_sql('SELECT * FROM table', connection)  # 从数据库读取数据

3. 查看数据

df.head()  # 查看前几行数据，默认为前 5 行
df.tail()  # 查看后几行数据，默认为后 5 行
df.info()  # 查看数据类型、数据量、缺失值等信息
df.describe()  # 查看数值型变量的统计信息（均值、标准差、最大值、最小值、四分位数等）

4. 数据清洗

df.dropna()  # 删除有缺失值的行
df.drop_duplicates()  # 删除重复的行
df.fillna(0)  # 将缺失值填充为 0

5. 数据处理

df.sort_values('column_name')  # 按某一列排序
df.groupby('column_name')  # 按某一列分组
df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']  # 添加新列

6. 数据可视化

import matplotlib.pyplot as plt

df.plot()  # 绘制线图
df.plot(kind='bar')  # 绘制柱状图
df.plot(kind='hist')  # 绘制直方图
plt.show()  # 显示图形

以上仅是 Pandas 的一些常用用法，还有很多其他功能，需要根据具体需求进行使用。