20分钟快速掌握Pandas：实战教程（数据读取-清洗-计算-存储）

Pandas入门实践教程是一份针对Python编程语言中Pandas库的详细指南，旨在帮助初学者在短短二十分钟内掌握关键操作。本教程主要关注四个核心环节：数据读取、数据清洗、数据计算以及数据存储。 首先，数据读取是数据分析的第一步。教程提供了多样的数据源导入方法，包括： 1. **CSV日志读取**：通过`pd.read_csv()`函数，可以指定分隔符（如逗号）和编码，如`df = pd.read_csv(path, sep="," encoding='utf-8')`，用于导入CSV格式的数据。 2. **数据库表获取**：`sql.read_sql(query, conn)`函数允许从SQL数据库中读取数据，简化了数据库操作。 3. **其他数据源**：Pandas还支持直接导入Excel文件（`pd.read_excel()`）、pickle格式数据（`pd.read_pickle()`）等，以及利用Pandas内置函数实现一次性读取。 数据清洗阶段是确保数据质量的重要步骤。教程介绍了以下清洗方法： - **查看数据内容**：使用`df.head()`和`df.tail()`展示数据的前几行和后几行，通过`df.loc[]`、`df.iloc[]`和`df.ix[]`选择性输出行和列，或者根据标签或行号索引数据。 - **处理缺失值**：通过`isnull()`或`notnull()`检查缺失值，使用`fillna()`填充缺失值，或`dropna()`删除含有缺失值的行或列。 - **数据类型转换**：使用`dtypes`属性查看数据类型，通过`astype()`函数修改数据类型，如将字符串转换为数值类型。 - **数据合并**：`pd.merge()`用于列级合并，`pd.concat()`用于行级合并，`drop_duplicates()`去除重复行，`drop`和`del`用于删除指定的行或列。 数据计算部分涉及基础统计分析和更高级的功能，例如： - **计数与大小**：`count()`计算非空值数量，`size()`返回行数，`sum()`计算总和。 - **聚合函数**：`max()`、`min()`、`mean()`分别求最大值、最小值和平均值，`groupby()`用于按特定列分组后再进行计算。 - **与Excel比较**：尽管Pandas提供了更强大的功能，但有时可能需要与Excel透视表进行对比，Pandas的`pivot_table()`函数可创建类似的效果。 最后，数据存储是数据处理流程中的最后一个步骤，Pandas提供了一系列函数如`pd.to_csv()`、`pd.to_excel()`和`pd.to_pickle()`，用于将数据保存回不同的格式。 通过本教程，学习者可以迅速熟悉Pandas的基本操作，无论是数据的获取、清洗还是后续的分析，都有详尽的实例演示，适合快速上手并提升数据分析能力。