Python 数据框：终极指南163

数据框是 Python 中用于处理和分析结构化数据的一种强大工具。它是一个包含同质列的二维表，其中每一行代表一个观测值。数据框提供了一系列功能，使您可以轻松操作和转换数据，从而释放其全部潜力。

创建数据框

创建数据框有几种方法：* 从列表或元组：您可以使用 `()` 从列表或元组创建数据框。
* 从 NumPy 数组：可以使用 `()` 从 NumPy 数组创建数据框。
* 从字典：可以使用 `()` 从嵌套字典创建数据框。
* 从 CSV 文件：可以使用 `pd.read_csv()` 从 CSV 文件创建数据框。

数据框操作

一旦创建了数据框，您就可以使用一系列操作来操作和转换数据：* 选择和过滤：使用 `.loc` 和 `.iloc` 选择行和列。
* 连接和合并：使用 `.concat()` 和 `.merge()` 连接和合并数据框。
* 分组和聚合：使用 `.groupby()` 和 `.agg()` 对数据进行分组并聚合。
* 排序和排序：使用 `.sort_values()` 和 `.sort_index()` 对数据进行排序和排序。
* 清理和转换：可以使用 `.fillna()`, `.dropna()`, `.astype()` 和 `.replace()` 等方法清理和转换数据。

数据可视化

数据框还提供了可视化数据的功能：* 线形图：使用 `.plot()` 创建线形图。
* 条形图：使用 `.plot()` 创建条形图。
* 散点图：使用 `.plot()` 创建散点图。
* 直方图：使用 `.plot()` 创建直方图。

示例

以下是一个使用 Python 数据框的示例：```python
import pandas as pd
# 从字典创建数据框
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = (data)
# 选择行和列
df[['Name', 'Age']]
# 分组和聚合
('Name').mean()
# 可视化
(x='Age', y='Name')
```

扩展

除了内置功能外，还有许多第三方库可以扩展数据框的功能：* Pandas-Profiling：用于数据框分析和探索。
* SweetViz：用于交互式数据可视化和探索。
* Tabulate：用于将数据框转换为漂亮的表格。

Python 数据框是一种强大的工具，可用于有效处理和分析结构化数据。通过利用其广泛的功能和扩展，您可以释放数据中隐藏的见解，并做出明智的决策。

2024-10-14

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