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目录

pandas库基础介绍

数据读取与处理

数据可视化应用

数据分析实战案例

pandas高级特性探讨

项目实战：基于pandas的数据分析平台搭建

01

pandas库基础介绍

Chapter

pandas是一个开源的Python数据分析库，提供了快速、灵活和富有表现力的数据结构，以便于轻松地进行数据清洗和分析。

pandas库基于NumPy库构建，并扩展了其功能，提供了大量用于数据处理和分析的高级功能。

pandas库广泛应用于数据科学、机器学习、统计分析等领域，是Python数据分析生态系统中的重要组成部分。

一维数组，类似于Python中的列表，但提供了更多的功能和灵活性。Series可以存储各种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、日期时间等。

Series

二维表格型数据结构，类似于Excel中的数据表或SQL数据库中的表。DataFrame由行和列组成，每列可以是不同的数据类型。

DataFrame

索引对象，用于标识Series或DataFrame中的行标签。Index可以是整数、字符串、日期时间等类型，也可以是自定义的类型。

Index

pandas提供了多种数据导入和导出的方法，如read_csv()、to_csv()、read_excel()、to_excel()等，支持多种数据格式。

数据导入与导出

pandas提供了丰富的数据清洗和处理功能，如fillna()、dropna()、replace()、map()等，用于处理缺失值、异常值和数据转换等。

数据清洗与处理

pandas提供了多种数据统计和分析方法，如describe()、mean()、median()、std()等，用于计算数据的统计指标和进行数据分析。

数据统计与分析

pandas集成了matplotlib等可视化库，提供了绘图函数如plot()、hist()等，方便进行数据可视化展示。

数据可视化

02

数据读取与处理

Chapter

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03

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读取CSV文件

使用`pd.read_csv()`函数读取CSV文件，可以设置参数指定分隔符、编码、列类型等。

读取JSON文件

使用`pd.read_json()`函数读取JSON文件，可以设置参数处理嵌套数据、日期格式等。

读取Excel文件

使用`pd.read_excel()`函数读取Excel文件，可以指定工作表、列范围等。

读取SQL数据库数据

使用`pd.read_sql()`函数从SQL数据库中读取数据，需要指定SQL查询语句和数据库连接对象。

使用条件语句和统计函数识别异常值，并进行删除、替换或标记等操作。

使用`drop_duplicates()`方法删除重复行，可以指定列名、保留方式等参数。

使用`fillna()`方法填充缺失值，可以使用固定值、均值、中位数等填充策略。

使用`astype()`方法将数据转换为指定类型，如整数、浮点数、日期等。

重复值处理

缺失值处理

数据类型转换

异常值处理

数据合并

使用`merge()`函数将多个DataFrame按照指定列进行合并，可以设置合并方式（内连接、外连接等）和列名对应关系。

数据排序

使用`sort_values()`方法按照指定列进行排序，可以设置升序或降序排列。

数据重塑

使用`pivot()`或`pivot_table()`函数将数据按照指定列进行重塑，生成新的DataFrame结构。

数据分组

使用`groupby()`方法按照指定列进行分组，可以对分组数据进行聚合、转换等操作。

03

数据可视化应用

Chapter

通过pandas的plot()方法，可以绘制简单的折线图，用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。

折线图

柱状图

散点图

使用pandas的bar()方法，可以绘制柱状图，用于比较不同类别数据的数量或大小。

通过pandas的scatter()方法，可以绘制散点图，用于展示两个变量之间的关系。

03

02

01

调整图形大小

设置坐标轴标签

添加图例

调整颜色和线条样式

通过指定figure尺寸，可以调整图形的大小。

通过legend()方法，可以为图形添加图例，以区分不同的数据系列。

使用xlabel()和ylabel()方法，可以为坐标轴添加标签。

可以通过指定color和linestyle参数，调整图形的颜色和线条样式。

使用matplotlib库

pandas与matplotlib库无缝集成，可以实现更复杂的交互式可视化应用。

添加交互功能

通过为图形添加鼠标悬停提示、拖拽、缩放等交互功能，可以提高用户体验和数据探索效率。

动态更新图形

结合Python的动画库，可以实现动态更新图形的效果，使数据展示更加生动和直观。

结合Web技术

通过将pa