在数据琢磨的流程中，读取数据是一个必不可少许的步骤。Pandas支持读取各种格式的数据，如CSV、Excel、JSON等。

        
            # 数据清洗
            df.drop_duplicates  # 去沉
            df.rename  # 沉命名列名
            df.fillna, inplace=True)  # 填充均值
            df = df.astype  # 转换为整型
        
    

三、数据筛选与排序

数据筛选是Pandas中最常用也是最基础的操作。我们能根据条件选取特定的数据行和列。

Pandas的特点是处理缺失数据能力有力且偏向于关系型数据库， 拥有类似SQL的合并和排序操作，一边能够进行数据的透视和转换，深厚度挖掘数据的值钱。

Pandas给了一些常用的统计计算函数，如mean、sum、count等。

Pandas是Python中的一个数据琢磨库，是基于NumPy的 库。它被设计用于处理麻烦的数据琢磨和数据操作。Pandas有两种非常关键的数据结构：Series和DataFrame。

Series是由一组数据和一组标签组成，能看做是一个一维的数组。DataFrame是由优良几个Series组成的二维表格， 个个Series都代表DataFrame的一列，一边也有行标签。

Python一直是数据琢磨领域的关键语言， 其有力巨大的统计琢磨及数据可视化的功能，得到了从学术界到买卖领域广泛的应用。

        
            # 根据条件筛选数据
            df=='男']  # 筛选性别为男的数据
            df]  # 选取姓名和年龄列
        
    

Pandas还支持按照指定列进行排序，能按照升序或降序排列。下面的代码按照年龄降序排列。

        
            import pandas as pd
            # 读取CSV文件
            df = pd.read_csv
            print)
            # 读取Excel文件
            df = pd.read_excel
            print)
            # 读取JSON文件
            df = pd.read_json
            print)
        
    

除了读取数据， 还需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充、数据类型转换等。Pandas给丰有钱的方法，方便数据预处理。

        
            df.sort_values
        
    

四、 数据统计与可视化

数据统计是数据琢磨的关键环节之一，Pandas有有力巨大的统计琢磨和数据可视化的能力。

        
            # 根据性别进行分组
            grouped = df.groupby
            for name, group in grouped:
                print
                print
        
    

数据透视是按照有些特征进行聚合琢磨的过程。数据透视能将数据的纬度不断少许些，获取更深厚层次的信息。

        
            # 按照性别和年龄进行透视
            pivot_table = df.pivot_table
        
    

五、数据分组与透视

数据分组和透视是Pandas的高大级技能。数据分组是指根据数据有些特点进行分组，适用于数据较巨大时对数据进行琢磨。

        
            # 计算年龄的平均值和最巨大值
            mean_age = df.mean
            max_age = df.max
            print
            print
        
    

对数据进行可视化是数据琢磨中的关键步骤，Pandas通过Matplotlib库来进行数据可视化。下面的代码用Pandas绘制饼图。

        
            import matplotlib.pyplot as plt
            # 按照性别统计人数
            sex_count = df.groupby.count
            # 绘制饼图
            plt.pie
            plt.show
        
    

六、

Pandas是Python数据琢磨中一个非常关键的库，它能够方便地进行数据读取、数据清洗、数据筛选、数据统计和数据可视化等一系列处理，非常适合处理巨大型的数据。对于需要进行数据琢磨的人员，熟练掌握Pandas的用，能更飞迅速、更高大效地完成数据琢磨任务。