pandas 数据处理介绍

pandas是一个强大的数据处理库，它提供了丰富的功能和工具，用于处理和分析数据。通过pandas，我们可以轻松地导入、清洗、转换和分析数据。

在使用pandas进行数据处理之前，我们需要先导入pandas库和numpy库。可以使用以下代码导入它们：

import numpy as np
import pandas as pd

导入数据表的方法有多种。一种常见的方法是使用pandas的`read_csv()`函数从CSV文件中导入数据。另一种方法是通过直接写入数据来生成数据表。可以使用pandas的`DataFrame`函数来生成数据表。例如，可以使用以下代码生成一个包含6行数据的数据表：

df = pd.DataFrame({"id":\[1001,1002,1003,1004,1005,1006\],
                   "date":pd.date_range('20130102', periods=6),
                   "city":\['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING '\],
                   "age":\[23,44,54,32,34,32\],
                   "category":\['100-A','100-B','110-A','110-C','210-A','130-F'\],
                   "price":\[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432\]},
                  columns =\['id','date','city','category','age','price'\])

这个数据表包含了id、date、city、category、age和price这些字段，每个字段有相应的数据。

通过pandas，我们可以对数据表进行各种操作，例如筛选数据、排序数据、计算统计指标等。pandas还提供了灵活的数据清洗功能，可以处理缺失值、重复值、异常值等。

总之，pandas是一个功能强大的数据处理库，可以帮助我们高效地处理和分析数据。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用pandas进行数据处理](https://blog.csdn.net/xuexishiwochengz/article/details/128942680)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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