【实战演练】使用Pandas进行数据提取与分析

# 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。

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。

# 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。

# 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。

# 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。

# 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