Python数据分析：pandas基础操作指南

"Python数据分析.pdf 涵盖了pandas库在数据分析中的基础操作，包括导入各种数据格式，如Excel、CSV和文本文件，以及从数据库读取数据。同时，还介绍了数据预览的方法，如查看数据的前几行，获取数据表大小，以及分析数据类型和数值分布情况。" 在Python数据分析中，pandas是一个不可或缺的库，它提供了高效的数据处理和分析工具。以下是对标题和描述中涉及知识点的详细解释： 1. **导入数据** - **Excel文件**：使用`pd.read_excel()`函数可以读取Excel文件。通过指定`sheet_name`参数，可以选择读取工作表的特定页，如"sheet1"或其索引0。`index_col`参数用于设置哪一列作为行索引，`header`参数用于指定列标题所在的行。`usecols`参数则允许你选择要导入的特定列。 - **CSV文件**：使用`pd.read_csv()`函数读取CSV文件。`sep`参数定义列分隔符，默认为逗号。`nrows`用于限制读取的行数，`encoding`用于指定文件的字符编码。 - **文本文件**：`pd.read_table()`函数通常用于读取以特定分隔符（如制表符）分隔的文本文件。必须提供`sep`参数来指定分隔符。 - **数据库**：pandas可以通过`pymysql`等模块连接数据库，然后使用`read_sql_query()`或`read_sql_table()`函数读取数据。示例代码展示了如何建立数据库连接。 2. **数据预览** - **预览前几行**：`df.head(n)`方法可以查看数据框的前n行，默认n=5。 - **获取数据表大小**：`len(df)`返回数据框的行数，`df.shape`返回一个元组，包含行数和列数。 - **数据类型**：`df.info()`展示每个列的数据类型，非数值列的缺失值数量，以及整个DataFrame的信息。 - **数值分布情况**：`df.describe()`提供数值列的统计摘要，包括计数、平均值、标准差、最小值、四分位数和最大值。 了解并熟练掌握这些基本操作，对于进行数据清洗、探索性数据分析和初步的统计分析至关重要。pandas的强大之处在于其易用性和灵活性，使得数据处理变得简单且高效。在实际工作中，这些技能可以帮助我们快速理解数据集，并为进一步的数据建模和可视化打下坚实的基础。