掌握Pandas基础：文件操作、数据结构与数据读写

在Pandas学习笔记1-Pandas基础的第1天任务中，主要涉及Pandas库的基础操作，包括文件的读取与写入、数据结构的理解和实践。首先，你需要了解如何导入并检查Pandas的版本，确保你正在使用的Pandas库是最新的，如版本1.0.3。 **文件的读取与写入** 1. **读取文件** - CSV格式：使用`pd.read_csv()`函数，如`df = pd.read_csv('data/table.csv')`，可以加载CSV文件中的数据到DataFrame。 - TXT格式：通过`pd.read_table()`，如`df_txt = pd.read_table('data/table.txt')`，读取文本文件，注意文本分隔符可能需要指定。 - XLS或XLSX格式（需额外安装`xlrd`包）：使用`pd.read_excel()`，如`df_excel = pd.read_excel('data/table.xlsx')`，加载Excel文件。 2. **写入文件** - CSV格式：使用`to_csv()`方法，如`df.to_csv('data/new_table.csv', index=False)`，可以将DataFrame保存为CSV文件，参数`index=False`表示不保留行索引。 - XLS或XLSX格式（需额外安装`openpyxl`包）：使用`to_excel()`，如`df.to_excel('data/new_table2.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)`，将DataFrame保存为Excel文件，指定工作表名。 **基本数据结构：Series和DataFrame** - **Series**：是Pandas的核心数据结构之一，是一维数组，每个元素都有唯一的索引。Series的主要属性包括： - `values`：数据值 - `index`：索引 - `name`：命名 - `dtype`：数据类型 示例代码展示了如何从列表、数组和字典创建Series。 - **DataFrame**：二维表格型数据结构，类似于电子表格或SQL表。DataFrame具有行和列，每个元素有自己的索引和列名。常用操作包括： - 获取数据和修改数据 - 调用属性和方法，例如`head()`查看前几行数据，`describe()`提供统计摘要 - 索引对齐（当处理不同长度的数据时，Pandas会自动处理对齐问题） - 常用函数如`sort_values()`进行排序 - 实践环节提供了两个练习，可能是对DataFrame操作的实战应用。 理解这些基础知识是学习Pandas的关键，它们构成了后续更复杂数据分析操作的基础。熟练掌握Pandas的基本操作，能够帮助你高效地处理和分析大量数据。