Python Pandas全攻略：数据表操作与清洗

本文档详细介绍了Python编程语言中Pandas库的广泛应用，特别是针对数据表操作。首先，我们从导入必要的库开始，如numpy和pandas，这是数据处理的基础。在Python中，通过`import numpy as np`和`import pandas as pd`来确保这些功能的可用性。 数据表的生成是关键部分，示例代码展示了如何创建一个包含多种数据类型（如整数id、日期、字符串城市名、年龄、类别以及数值价格）的数据框。`pd.DataFrame()`函数被用于构建数据表，其中定义了列名和对应的数据列表。 查看数据表信息是数据分析的第一步。通过`.shape`属性获取表的维度（行数和列数），`df.info()`提供基本信息如维度、列类型和非空值数量。`df.dtypes`显示各列的数据类型，而`df['B'].dtype`则查看特定列的类型。`isnull()`函数用于检测空值，包括全表或单列的空值检查，`unique()`方法用来查看某一列的唯一值。`df.values`提供所有元素的数组形式，`.columns`展示列名，`head()`和`tail()`方法分别查看数据表的前10行和后10行。 数据清洗是数据分析的重要环节。文档提到用数字0填充空值，这可以使用`fillna()`函数实现，如`df.fillna(value=0)`。如果需要根据特定列的均值填充NA值，例如使用'prince'列的均值，可以写为`df['prince'].fillna(df['prince'].mean())`。此外，清理数据时可能需要处理字符串，如去除city列的多余空格，`df['city'] = df['city'].str.strip()`是常用的处理方法。 这篇文章涵盖了Pandas在Python中的基础应用，包括数据读取、数据表构造、数据探索和预处理，这些都是数据分析师日常工作中不可或缺的部分。通过熟练掌握这些操作，用户可以更有效地管理和分析数据，从而做出更准确的决策。