【实战演练】使用Pandas进行数据提取与分析

发布时间: 2024-06-27 14:17:08 阅读量: 93 订阅数: 136
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![【实战演练】使用Pandas进行数据提取与分析](https://img-blog.csdnimg.cn/20200625221317271.png?) # 1. Pandas简介** Pandas是一个开源Python库,用于数据操作和分析。它提供了一系列高效、灵活的数据结构和工具,使数据处理变得更加简单。Pandas以其对数据帧和数据系列的强大支持而闻名,这些数据结构可以轻松地存储、操纵和分析各种类型的数据。 # 2. 数据提取与处理 ### 2.1 数据读取与加载 数据读取与加载是数据分析的第一步,Pandas提供了多种方式从不同来源读取数据。 #### 2.1.1 从文件读取数据 Pandas可以通过`read_csv()`、`read_excel()`、`read_json()`等函数从CSV、Excel、JSON等文件读取数据。 ```python import pandas as pd # 从CSV文件读取数据 df = pd.read_csv('data.csv') # 从Excel文件读取数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 从JSON文件读取数据 df = pd.read_json('data.json') ``` #### 2.1.2 从数据库读取数据 Pandas还支持从数据库中读取数据,需要指定数据库类型和连接信息。 ```python # 从MySQL数据库读取数据 df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', 'mysql+pymysql://user:password@host:port/database') # 从PostgreSQL数据库读取数据 df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', 'postgresql+psycopg2://user:password@host:port/database') ``` ### 2.2 数据清洗与转换 数据清洗与转换是数据分析中至关重要的一步,Pandas提供了多种方法处理缺失值、转换数据类型、合并和连接数据。 #### 2.2.1 缺失值处理 Pandas提供了`dropna()`、`fillna()`等函数处理缺失值。 ```python # 删除所有含有缺失值的记录 df = df.dropna() # 用特定值填充缺失值 df = df.fillna(0) ``` #### 2.2.2 数据类型转换 Pandas提供了`astype()`函数转换数据类型。 ```python # 将'age'列转换为整数类型 df['age'] = df['age'].astype(int) # 将'salary'列转换为浮点类型 df['salary'] = df['salary'].astype(float) ``` #### 2.2.3 数据合并与连接 Pandas提供了`merge()`、`concat()`等函数合并和连接数据。 ```python # 按'id'列合并两个数据框 df1 = pd.merge(df1, df2, on='id') # 按行连接两个数据框 df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True) ``` # 3. 数据分析 ### 3.1 数据探索与可视化 #### 3.1.1 数据分布分析 数据分布分析是了解数据特征和分布情况的重要步骤。Pandas提供了丰富的函数和方法来进行数据
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拥有多年在大型科技公司的工作经验,曾在多个大厂担任技术主管和架构师一职。擅长设计和开发高效稳定的后端系统,熟练掌握多种后端开发语言和框架,包括Java、Python、Spring、Django等。精通关系型数据库和NoSQL数据库的设计和优化,能够有效地处理海量数据和复杂查询。
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