在 Python 的机器学习领域中，Pandas 是一个不可或缺的工具。它不仅提供了强大的数据结构，还拥有数据处理和分析的能力，是数据科学家和机器学习工程师的得力助手。本文将深入探讨 Pandas 的核心功能，并通过实际案例，展示其在机器学习项目中的关键作用。
1. Pandas 简介
Pandas 是一个开源的 Python 库，主要用于数据分析和数据处理。它基于 NumPy 库构建，提供了两种主要的数据结构：Series（一维数组）和 DataFrame（二维表格型数据结构）。这两种数据结构能够处理不同类型的数据，并提供了丰富的数据操作方法。
2. Pandas 的核心功能
2.1 数据读取与写入
Pandas 支持多种数据格式的读取和写入，如 CSV、Excel、SQL 等。这是机器学习项目中数据预处理的重要一步。
示例：从 CSV 文件中读取数据。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
2.2 数据查看与筛选
Pandas 提供了多种方式查看和筛选数据，如 head(), tail(), loc[], iloc[] 等。
示例：查看数据的前五行。
df.head()
2.3 数据清洗
数据清洗是机器学习的关键步骤。Pandas 提供了处理缺失值、重复值等功能。
示例：删除重复行。
df