Pandas 在大数据中可算是必备工具了,挺适合用来海量数据。它的强大在于不仅能快速表格型数据,还能轻松应对混合数据类型。如果你是数据新手,了解一下Series和DataFrame这两个数据结构会对你有。你可以通过代码操作对数据进行增、删、改、查等各种。比如,pd.Series([1, 2, 3])
创建的 Series 可以像数组一样进行操作,pd.DataFrame()
可以方便地表格数据。此外,Pandas 还具备强大的自动对齐功能,它能在数据操作时自动根据索引对齐数据,方便。
总体来说,Pandas 的使用并不复杂,掌握一些基本操作就能让你提高数据效率。如果你正在做数据清洗或者想要探索更复杂的数据关系,Pandas 绝对值得一试。
Pandas数据分析与应用
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另外,它的文档和社区也蛮活跃,遇到问题时可以快找到答案。如果你做过数据,应该知道它在 Python 生态中的地位,能和numpy等库无缝协作。比如,df = pd.read_csv('data.csv')就可以把 CSV 文件直接加载为 DataFrame,后续的就可以顺利展开。
如果你对数据有兴趣,pandas 会是你的得力助手。尤
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数据重塑这块也香,比如pivot()和pivot_table(),能把表格从长变宽,或者反过来,挺适合做报表的。再说合并数据,用merge()、join()和concat(),逻辑上有点像 SQL
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