Pandas速查手册中文版：数据分析和挖掘的重要Python工具

Pandas速查手册中文版 Pandas是一个非常重要的Python包，广泛应用于数据分析和数据挖掘领域。它提供了许多方法，使得数据处理非常简单，同时在数据处理速度上也进行了许多优化，使得与Python内置方法相比时具有很大的优势。 关键缩写和包导入 在使用Pandas之前，需要导入相关包，包括`import pandas as pd`和`import numpy as np`。同时，我们使用以下缩写：`df`表示任意的Pandas DataFrame对象，`s`表示任意的Pandas Series对象。 导入数据 Pandas提供了多种方式来导入数据，包括： 1. 从CSV文件导入数据：`pd.read_csv(filename)` 2. 从限定分隔符的文本文件导入数据：`pd.read_table(filename)` 3. 从Excel文件导入数据：`pd.read_excel(filename)` 4. 从SQL表/库导入数据：`pd.read_sql(query, connection_object)` 5. 从JSON格式的字符串导入数据：`pd.read_json(json_string)` 6. 从URL、字符串或者HTML文件中抽取tables表格：`pd.read_html(url)` 7. 从粘贴板获取内容，并传给`read_table()`：`pd.read_clipboard()` 8. 从字典对象导入数据，Key是列名，Value是数据：`pd.DataFrame(dict)` 导出数据 Pandas也提供了多种方式来导出数据，包括： 1. 导出数据到CSV文件：`df.to_csv(filename)` 2. 导出数据到Excel文件：`df.to_excel(filename)` 3. 导出数据到SQL表/库：`df.to_sql(table_name, connection_object)` 其他功能 Pandas还提供了许多其他功能，包括数据清洁、数据转换、数据合并、数据分组等。这些功能使得数据处理变得非常简单和高效。 学习资源 如果您想学习Pandas，建议查看以下两个网站： 1. 官方网站：Python Data Analysis Library 2. 十分钟入门Pandas：10 Minutes to pandas 此外，我们还提供了一个PDF版本的Pandas速查手册，方便大家打印和学习。