python pandas

Pandas是一个基于NumPy的库，用于数据操作和分析。它提供了大量的数据处理功能，例如数据清洗、数据转换、数据筛选、数据聚合等。它最常用的两个数据结构是Series和DataFrame。

Series是一维数组，可以存储不同类型的数据，每个元素都有一个索引。

DataFrame是二维表格，它由多个Series组成，每个Series对应一列，可以看作是一个Excel表格或SQL表。

Pandas还提供了许多数据的IO功能，能够读取和写入各种格式的数据，例如CSV、Excel、JSON、SQL等。

以下是使用pandas进行数据读取和简单操作的示例：

import pandas as pd

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

# 查看前5行数据
print(df.head())

# 查看数据信息
print(df.info())

# 查看数据描述统计信息
print(df.describe())

# 选择一列数据
col = df['column_name']

# 选择多列数据
cols = df[['column_name1', 'column_name2']]

# 选择行数据
row = df.iloc[0]

# 选择多行数据
rows = df.iloc[0:5]

# 筛选数据
filtered = df[df['column_name'] > 0]

# 聚合数据
grouped = df.groupby('column_name').mean()