如何使用 Pandas 库读取和分析数据?

步骤 1：导入 Pandas 库

import pandas as pd

步骤 2：读取数据

• 使用 read_csv() 函数读取 CSV 文件：

data = pd.read_csv("your_data_file.csv")

• 使用 read_excel() 函数读取 Excel 文件：

data = pd.read_excel("your_data_file.xlsx")

步骤 3：查看数据

• 使用 head() 和 tail() 方法查看数据的前几行和最后几行：

print(data.head())
print(data.tail())

• 使用 info() 方法查看数据类型、行数、列数等信息：

print(data.info())

步骤 4：数据处理

• 使用各种方法进行数据处理，例如：

  • 筛选数据：data[data["column_name"] > threshold]
  • 合并数据：data.merge(other_data, on="common_column")
  • 统计数据：data.describe()

步骤 5：数据分析

• 使用各种方法进行数据分析，例如：

  • 计算统计指标：data["column_name"].mean()
  • 统计关联性：data.corr()
  • 构建图表：data.plot()

步骤 6：保存结果

• 使用 to_csv() 方法将数据保存为 CSV 文件：

data.to_csv("processed_data.csv", index=False)

示例

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv("sales_data.csv")

# 查看数据
print(data.head())

# 计算平均销量
average_sales = data["sales"].mean()

# 保存结果
data.to_csv("processed_data.csv", index=False)
```