Pandas实战代码集锦：educoder平台刷题参考

“educoder Pandas 相关实训代码合集，包含Pandas基础操作、数据处理和数据分析的示例。” 在本代码合集中，主要展示了Pandas库在Python中的应用，包括创建Series、DataFrame对象以及读取CSV数据等基本操作。Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大工具，它的设计目标是使数据清洗和转换变得简单，同时也支持复杂的统计计算。 1. 创建Series： 在`create_series`函数中，我们看到如何创建一个Series对象。Series是Pandas的一种一维数据结构，它可以被看作是一种类似于数组（array-like）的对象，但其索引可以是非数字类型。代码首先定义了一个包含整数的列表，并为其分配了字符串索引，然后创建了一个Series对象`series_a`。接着，通过字典`dict_a`创建了另一个Series对象`series_b`，字典的键作为索引，值作为数据。 ```python series_a = Series([1, 2, 5, 7], index=['nu', 'li', 'xue', 'xi']) ``` 这里，`index`参数指定了索引，而列表 `[1, 2, 5, 7]` 是数据。 2. 创建DataFrame： 在`create_dataframe`函数中，我们学习了如何构建DataFrame，这是Pandas的核心数据结构，类似于二维表格或电子表格。DataFrame可以理解为一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。在这里，创建了一个空的DataFrame `df1`，并指定了索引和列名，然后向其中添加了一列新的数据。 ```python df1 = DataFrame(index=['one', 'two', 'three', 'four', 'five'], columns=['states', 'years', 'pops']) df1['new_add'] = [7, 4, 5, 8, 2] ``` 这里，`index`参数定义了行索引，`columns`参数定义了列名，`df1['new_add'] = [7, 4, 5, 8, 2]`是在DataFrame中新增一列，并赋值。 3. 读取CSV数据： 在`read_csv_data`函数中，演示了如何使用Pandas的`read_csv`函数来加载CSV文件。`read_csv`将CSV文件解析成DataFrame对象。 ```python df1 = pd.read_csv('test3/uk_rain_2014.csv', header=0) ``` 这里的`header=0`表示第一行作为列名。这将读取指定路径的CSV文件并将其内容存储到DataFrame `df1` 中。 通过这些基本操作，我们可以进行数据的导入、查看、筛选、聚合、合并等进一步的数据分析工作。在实际应用中，Pandas还提供了大量的函数和方法，如数据清洗（处理缺失值、异常值）、数据转换（重塑、分组、排序）、统计分析（描述性统计、假设检验）等功能，是数据科学项目中不可或缺的工具。