Pandas 是一个强大的数据处理库，它提供了一种灵活的数据结构来处理和分析数据。以下是一些常见的 Pandas 用法：

导入 Pandas 库

首先，我们需要导入 Pandas 库：

import pandas as pd

创建 DataFrame

DataFrame 是 Pandas 中的一个重要数据结构，是一个二维的表格型数据结构。

data = {
    'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom'],
    'Age': [20, 21, 19, 18]
}
df = pd.DataFrame(data)

读取和写入数据

Pandas 支持多种数据格式的读取和写入，如 CSV、Excel、SQL 数据库和 HDF5 格式。

# 从 CSV 文件中读取数据
df = pd.read_csv('file.csv')

# 将数据写入到 CSV 文件中
df.to_csv('file.csv', index=False)

数据选择和过滤

你可以使用多种方式选择和过滤数据。

# 选择一列
df['Name']

# 选择多列
df[['Name', 'Age']]

# 选择行
df[1:3]

# 使用条件过滤
df[df['Age'] > 20]

数据清洗

Pandas 提供了多种数据清洗的方法，如处理缺失值、重复值等。

# 处理缺失值
df.dropna()  # 删除包含缺失值的行
df.fillna(value)  # 用指定值填充缺失值

# 处理重复值
df.drop_duplicates()  # 删除重复的行

数据聚合

Pandas 提供了多种数据聚合的方法，如求和、求平均值、求最大值或最小值等。

# 求和
df['Age'].sum()

# 求平均值
df['Age'].mean()

# 求最大值
df['Age'].max()

# 求最小值
df['Age'].min()

数据分组

你可以使用 groupby 方法对数据进行分组。

# 按 'Name' 列进行分组，然后计算每一组的平均年龄
df.groupby('Name')['Age'].mean()

以上只是 Pandas 的一些基本用法，Pandas 还有更多的功能等待你去探索。

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