Python Pandas基础教程：数据表操作与处理

"这篇资源主要介绍了Python中pandas库的基础使用和操作，包括如何生成数据表，以及数据表的信息查看方法。" 在Python数据分析领域，pandas库是不可或缺的工具，它提供了高效的数据结构和丰富的数据操作功能。下面将详细阐述资源中提到的知识点： 一、生成数据表 1. 导入pandas库：`import pandas as pd` 是最常用的导入方式，通常还会导入numpy库，因为pandas很多操作会依赖numpy进行数值计算。 2. 读取CSV或Excel文件：`pd.read_csv()` 和 `pd.read_excel()` 分别用于读取CSV和Excel文件，`header=1` 表示第一行作为列名。 3. 创建DataFrame：`pd.DataFrame()` 可以通过字典生成DataFrame，如示例中创建了一个包含三列的数据表。 二、数据表信息查看 1. 维度查看：`shape` 属性返回一个元组，表示DataFrame的行数和列数。 2. 数据表基本信息：`info()` 函数提供关于DataFrame的简要统计信息，包括非空值数量、数据类型等。 3. 列数据格式：`dtypes` 返回一个Series，显示每列的数据类型。 4. 某一列数据类型：`df['column_name'].dtype` 显示指定列的数据类型。 5. 空值检查：`isnull()` 应用于整个DataFrame，返回布尔DataFrame，指示哪些值为缺失。 6. 检查特定列的空值：`df['column_name'].isnull().sum()` 统计某一列的空值数量。 7. 查看唯一值：`unique()` 函数返回指定列的所有唯一值。 8. 数据表的值：`values` 属性返回DataFrame的NumPy数组形式。 9. 列名称：`columns` 属性返回列的名称列表。 10. 查看数据前几行或后几行：`head(n)` 和 `tail(n)` 分别显示前n行和后n行数据。 在示例中还展示了如何使用`np.where()` 函数根据条件设置新列，`fillna()` 方法用于填充缺失值，`loc` 和 `iloc` 分别基于标签和整数位置进行索引。 总结，这个资源是pandas基础操作的简单教程，涵盖了生成数据表、读取文件以及查看数据表信息等核心操作，对于初学者来说是非常实用的起点。在实际应用中，pandas的功能远不止这些，还包括数据清洗、合并、分组、排序、时间序列分析等复杂操作，学习pandas能够极大提升数据处理的效率。