Pandas 是一个强大的 Python 数据分析库,提供了 DataFrame 数据结构,非常适合处理表格数据。以下是如何使用 Pandas DataFrame 转换表格的详细步骤和示例代码。
DataFrame 是 Pandas 中的一个二维数据结构,类似于表格或 SQL 表。它包含一组有序的列,每列可以是不同的数据类型(如整数、字符串、浮点数等)。DataFrame 有行索引和列索引,可以方便地进行数据操作和分析。
Pandas 提供了多种方法从不同格式的文件中读取数据,例如 CSV、Excel、JSON 等。
import pandas as pd
# 从 CSV 文件读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 从 Excel 文件读取数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 从 JSON 文件读取数据
df = pd.read_json('data.json')
你可以将 Python 列表、字典或其他数据结构转换为 DataFrame。
# 从列表转换为 DataFrame
data = [['Alice', 24], ['Bob', 27], ['Charlie', 22]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
# 从字典转换为 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [24, 27, 22]}
df = pd.DataFrame(data)
一旦你有了 DataFrame,可以进行各种操作,例如查看数据、筛选数据、处理缺失值等。
# 查看前几行数据
print(df.head())
# 查看列信息
print(df.columns)
# 筛选数据
filtered_df = df[df['Age'] > 24]
# 处理缺失值
df.dropna(inplace=True)
通过以上步骤和示例代码,你可以轻松地使用 Pandas DataFrame 进行表格数据的转换和处理。
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