Pandas入门：文件读取与写入操作

"本章主要介绍了Pandas的基础知识，包括如何导入库、查看Pandas版本以及文件的读取和写入，特别是CSV格式的数据读取。示例中展示了使用`pd.read_csv()`函数读取CSV文件并展示数据的前几行。" 在Python中，Pandas是一个强大的数据处理库，它提供了大量的数据操作工具，使得数据分析变得更为便捷。在这个章节，我们首先看到了如何导入Pandas库，通常使用`import pandas as pd`来完成。同时，为了进行一些可能需要的数值计算，也导入了NumPy库，用`import numpy as np`。 接下来，我们了解了如何查看Pandas的版本，通过调用`pd.__version__`可以获取当前安装的Pandas库的版本号。在这个例子中，版本号是'1.0.3'。 重点讲解了文件的读取与写入，这是数据分析中非常基础且重要的一步。以读取为例，Pandas提供了多种数据格式的读取方法，如CSV、Excel、SQL数据库等。在本节中，我们关注的是CSV格式。使用`pd.read_csv()`函数可以将CSV文件加载到DataFrame对象中。例如，读取名为'data/table.csv'的文件并查看前几行数据，可以使用以下代码： ```python df = pd.read_csv('data/table.csv') df.head() ``` 这段代码会返回一个DataFrame对象，其中包含了CSV文件的前五行数据。在给出的示例数据中，我们看到DataFrame包含以下列：'School', 'Class', 'ID', 'Gender', 'Address', 'Height', 'Weight', 'Math', 'Physics'。这些列分别代表学校、班级、学生ID、性别、地址、身高、体重、数学成绩和物理成绩。 在实际数据分析工作中，这样的数据结构方便进行各种统计分析、数据清洗和转换。例如，我们可以对数据进行排序、筛选、分组、聚合、合并等多种操作。同时，Pandas还支持将DataFrame对象写回CSV文件，使用`df.to_csv()`函数即可实现。 Pandas基础章节为我们提供了一个初步的框架，用于理解和操作数据。通过学习这一章，我们可以有效地导入、处理和探索数据，为后续的数据分析任务打下坚实的基础。