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pandas 主要用于数据分析，常用于处理结构化数据，如表格数据。下面是 pandas 的简单使用。
1. 导入 pandas 包
首先，你需要导入 pandas 包：
import pandas as pd
2. 创建 DataFrame
DataFrame 是 pandas 的核心数据结构，类似于电子表格中的表格。你可以从字典、列表等数据结构创建一个 DataFrame：
data = {
'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35],
'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
输出：
Name Age City
0 Alice 25 New York
1 Bob 30 Los Angeles
2 Charlie 35 Chicago
3. 读取数据
你可以使用 pandas 读取各种格式的文件，比如 CSV 文件：
df = pd.read_csv('file.csv')
4. 数据选择与过滤
pandas 提供了多种方法来选择和过滤数据：
- 选择列：
print(df['Name'])
- 选择行：
print(df.iloc[0]) # 选择第一行
- 基于条件过滤数据：
print(df[df['Age'] > 30]) # 选择年龄大于30的数据
5. 数据统计与分析
pandas 具有强大的数据统计功能：
print(df.describe()) # 生成数据的统计信息
6. 数据清洗
你可以轻松处理缺失数据：
df.dropna() # 删除包含缺失值的行
df.fillna(0) # 用0填充缺失值
7. 数据分组
你可以根据某列的值对数据进行分组：
grouped = df.groupby('City').mean()
print(grouped)
8. 导出数据
你可以将 DataFrame 导出为 CSV 等格式：
df.to_csv('output.csv', index=False)
这是 pandas 基本用法的一些示例。pandas 是 Python 中一个非常强大的数据分析库，可以用来进行数据处理、分析和可视化。
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