pandas使用手册 2、查看数据 3、选择数据 4、读取和保存 5、筛选数据  6、增加和删除数据 7、计数统计 8、数据分组 9、缺失值处理 10、排序和合并 11、可视化 12、字符串操作

工欲善其事必先利其器,在使用Python做数据挖掘和数据分析时,一大必不可少的利器就是Pandas库了。pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的,其纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。

下面就从创建数据、查看数据、筛选数据、统计数据、缺失值处理、数据可视化等14个方面介绍Pandas数据处理的基本操作,希望对广大数据爱好者有所帮助。

1、创建数据

pandas使用手册
2、查看数据
3、选择数据
4、读取和保存
5、筛选数据 
6、增加和删除数据
7、计数统计
8、数据分组
9、缺失值处理
10、排序和合并
11、可视化
12、字符串操作

pandas使用手册
2、查看数据
3、选择数据
4、读取和保存
5、筛选数据 
6、增加和删除数据
7、计数统计
8、数据分组
9、缺失值处理
10、排序和合并
11、可视化
12、字符串操作

3、选择数据

pandas使用手册
2、查看数据
3、选择数据
4、读取和保存
5、筛选数据 
6、增加和删除数据
7、计数统计
8、数据分组
9、缺失值处理
10、排序和合并
11、可视化
12、字符串操作

4、读取和保存

pandas使用手册
2、查看数据
3、选择数据
4、读取和保存
5、筛选数据 
6、增加和删除数据
7、计数统计
8、数据分组
9、缺失值处理
10、排序和合并
11、可视化
12、字符串操作

5、筛选数据 

pandas使用手册
2、查看数据
3、选择数据
4、读取和保存
5、筛选数据 
6、增加和删除数据
7、计数统计
8、数据分组
9、缺失值处理
10、排序和合并
11、可视化
12、字符串操作

6、增加和删除数据

pandas使用手册
2、查看数据
3、选择数据
4、读取和保存
5、筛选数据 
6、增加和删除数据
7、计数统计
8、数据分组
9、缺失值处理
10、排序和合并
11、可视化
12、字符串操作

7、计数统计

pandas使用手册
2、查看数据
3、选择数据
4、读取和保存
5、筛选数据 
6、增加和删除数据
7、计数统计
8、数据分组
9、缺失值处理
10、排序和合并
11、可视化
12、字符串操作

8、数据分组

pandas使用手册
2、查看数据
3、选择数据
4、读取和保存
5、筛选数据 
6、增加和删除数据
7、计数统计
8、数据分组
9、缺失值处理
10、排序和合并
11、可视化
12、字符串操作

9、缺失值处理

pandas使用手册
2、查看数据
3、选择数据
4、读取和保存
5、筛选数据 
6、增加和删除数据
7、计数统计
8、数据分组
9、缺失值处理
10、排序和合并
11、可视化
12、字符串操作

10、排序和合并

pandas使用手册
2、查看数据
3、选择数据
4、读取和保存
5、筛选数据 
6、增加和删除数据
7、计数统计
8、数据分组
9、缺失值处理
10、排序和合并
11、可视化
12、字符串操作

11、可视化

pandas使用手册
2、查看数据
3、选择数据
4、读取和保存
5、筛选数据 
6、增加和删除数据
7、计数统计
8、数据分组
9、缺失值处理
10、排序和合并
11、可视化
12、字符串操作

12、字符串操作

pandas使用手册
2、查看数据
3、选择数据
4、读取和保存
5、筛选数据 
6、增加和删除数据
7、计数统计
8、数据分组
9、缺失值处理
10、排序和合并
11、可视化
12、字符串操作

13、广播

pandas使用手册
2、查看数据
3、选择数据
4、读取和保存
5、筛选数据 
6、增加和删除数据
7、计数统计
8、数据分组
9、缺失值处理
10、排序和合并
11、可视化
12、字符串操作

14、数据库操作

pandas使用手册
2、查看数据
3、选择数据
4、读取和保存
5、筛选数据 
6、增加和删除数据
7、计数统计
8、数据分组
9、缺失值处理
10、排序和合并
11、可视化
12、字符串操作