Python数据科学入门：从零开始掌握Pandas

如果你想用Python做数据分析，Pandas是你必须掌握的第一个工具。它是数据科学家手中的"Excel"，但强大得多。

为什么选择Pandas？

• 数据量：Excel百万行卡顿，Pandas千万行流畅
• 自动化：原生Python，无需VBA
• 可重复性：完全可复现的分析流程

核心概念

DataFrame：二维表格

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['张三', '李四', '王五'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['北京', '上海', '广州']
})

数据探索

df.head()        # 查看前5行
df.info()        # 数据概览
df.describe()    # 统计摘要

数据清洗

df.isnull().sum()           # 检查缺失值
df.dropna()                 # 删除含缺失值的行
df.fillna(0)                # 填充缺失值

分组统计

df.groupby('city')['age'].mean()  # 按城市分组，计算平均年龄

结语

Pandas是数据科学的基石。掌握本文的内容，你已经可以处理大部分数据分析任务了。

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