15 个必备 Pandas 代码片段，让你精通数据分析

在数据分析领域，Pandas 是一个强大的 Python 库，为数据处理和分析提供了丰富的工具和方法。以下是 15 个必备的 Pandas 代码片段，助您在数据分析的道路上更加得心应手。

1. 读取数据 import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv')

2. 查看数据的前几行 data.head()

3. 查看数据的基本信息 data.info()

4. 描述性统计 data.describe()

5. 按列筛选数据 new_data = data[data['column_name'] > value]

6. 处理缺失值 data.fillna(value)

7. 数据排序 data.sort_values('column_name')

8. 分组聚合 data.groupby('column_name').agg({'another_column': 'sum'})

9. 数据合并 merged_data = pd.merge(data1, data2, on='key_column')

10. 数据重命名列 data.rename(columns={'old_name': 'new_name'})

11. 选择特定列 selected_columns = data[['column1', 'column2']]

12. 数据抽样 sampled_data = data.sample(n=100)

13. 时间序列处理 data['date_column'] = pd.to_datetime(data['date_column'])

14. 应用自定义函数 data['new_column'] = data['column'].apply(lambda x: custom_function(x))

15. 数据写入文件 data.to_csv('new_data.csv', index=False)

掌握这些 Pandas 代码片段，您将能够高效地处理和分析数据，从大量的数据中提取有价值的信息。不断练习和应用这些技巧，您的数据分析能力将得到显著提升，为解决各种业务问题提供有力支持。

无论是处理结构化数据、进行数据清洗，还是执行复杂的数据分析任务，Pandas 都能成为您的得力助手。深入探索 Pandas 的更多功能，开启您的数据分析之旅吧！