12 个 Pandas 入门技巧

Pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的强大库。对于初学者来说，掌握一些关键技巧可以大大提高工作效率。以下是 12 个 Pandas 入门技巧：

1. 读取数据 使用 pd.read_csv() 函数可以轻松读取 CSV 文件，还可以处理 Excel、JSON 等格式的数据。

2. 数据概览 通过 df.head() 查看数据的前几行，df.tail() 查看后几行，df.shape 获取数据的行数和列数，df.describe() 获得数据的统计描述。

3. 选择列 可以使用 df['column_name'] 或 df.column_name 来选择特定的列。

4. 选择行 使用 df.loc[] 和 df.iloc[] 方法，通过标签或索引位置选择行。

5. 数据过滤 利用条件判断来筛选数据，例如 df[df['column_name'] > value] 。

6. 处理缺失值 使用 df.fillna() 方法填充缺失值，或者 df.dropna() 直接删除包含缺失值的行或列。

7. 数据排序 通过 df.sort_values('column_name') 对指定列进行排序。

8. 数据聚合 例如使用 df.groupby('column_name').sum() 对数据进行分组并求和。

9. 数据合并 pd.concat() 函数可以用于合并多个 DataFrame。

10. 数据重塑 df.pivot_table() 可以将数据进行重塑，以满足不同的分析需求。

11. 时间序列处理 Pandas 提供了丰富的功能来处理时间序列数据。

12. 数据写入 使用 df.to_csv() 等方法将处理后的数据保存为新的文件。

掌握这些入门技巧，将为您使用 Pandas 进行更复杂的数据处理和分析奠定坚实的基础。不断实践和探索，您会发现 Pandas 在数据处理方面的强大之处。