Pandas数据分析与统计基础

# 1. 简介

- 介绍Pandas库及其在数据分析和统计方面的作用
- 简要说明Pandas与其他数据处理工具的区别和优势

# 2. 数据结构

Pandas中提供了两种主要的数据结构：Series和DataFrame，它们为数据分析和统计操作提供了强大的基础。下面将介绍如何创建和操作这两种数据结构对象。

### Series对象

Series是一维数组的扩展，可以存储不同数据类型的元素，并自动创建索引。以下是如何创建Series对象：

import pandas as pd

# 通过列表创建Series
data = [1, 2, 3, 4, 5]
series = pd.Series(data)
print(series)

通过以上代码，我们成功创建了一个包含整数数据的Series对象。可以通过索引访问和操作数据，类似于数组。

### DataFrame对象

DataFrame是二维表格数据结构，类似于电子表格或数据库中的表。以下是如何创建DataFrame对象：

import pandas as pd

# 通过字典创建DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

通过以上代码，我们创建了一个包含姓名和年龄信息的DataFrame对象。DataFrame可以进行行列选择、增删改查等操作，非常适合处理结构化数据。

通过掌握Series和DataFrame对象的创建和操作，可以更高效地进行数据分析和统计工作。在接下来的章节中，我们将深入学习Pandas库更多强大的功能和应用技巧。

# 3. 数据清洗与预处理

在数据分析和统计中，数据清洗与预处理是至关重要的步骤，可以有效提高数据质量和分析结果的可靠性。下面将介绍Pandas库中常用的数据清洗与预处理操作：

- **数据的加载与保存**

Pandas可以加载多种数据格式，如CSV文件、Excel表格、SQL数据库等。我们可以使用`read_csv()`、`read_excel()`、`read_sql()`等方法进行数据加载，并使用`to_csv()`、`to_excel()`等方法保存处理后的数据。

import pandas as pd

# 从CSV文件加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据保存为Excel文件
data.to_excel('data_processed.xlsx', index=False)

- **缺失数据处理**

在实际数据中，经常会存在缺失的数据。Pandas提供了多种方法处理缺失数据，如删除缺失值、填充缺失值等操作。可以使用`isnull()`、`dropna()`、`fillna()`