引导者

简介

Pandas 是 Python 中功能强大的数据分析库，它提供了用于数据清理、处理、建模和可视化的各种工具。本案例将展示如何使用 Pandas 进行数据分析，从数据加载到探索、分析和可视化。

一、数据加载

```python import pandas as pd# 从 CSV 文件加载数据 df = pd.read_csv('data.csv')# 从 Excel 文件加载数据 df = pd.read_excel('data.xlsx')# 从 SQL 数据库加载数据 df = pd.read_sql('SELECT

FROM table_name', con) ```

二、数据探索

```python # 查看数据概况 df.info() df.describe()# 查看缺失值 df.isnull().sum()# 过滤数据 df_filtered = df[df['column_name'] > 10]# 分组数据 df_grouped = df.groupby('column_name').mean() ```

三、数据分析

```python # 计算相关性 df.corr()# 线性回归 model = pd.ols('y ~ x', data=df)# 假设检验 stats = pd.stats.ttest_ind(df['group1'], df['group2']) ```

四、数据可视化

```python # 绘制折线图 df.plot(x='x', y='y')# 绘制条形图 df.groupby('column_name').count().plot.bar()# 绘制散点图 plt.scatter(df['x'], df['y']) ```

五、总结

通过使用 Pandas，可以轻松高效地完成数据分析任务。从数据加载到探索、分析和可视化，Pandas 提供了丰富的工具，使数据分析人员能够更深入地了解数据并做出明智的决策。

**简介**Pandas 是 Python 中功能强大的数据分析库，它提供了用于数据清理、处理、建模和可视化的各种工具。本案例将展示如何使用 Pandas 进行数据分析，从数据加载到探索、分析和可视化。**一、数据加载**```python import pandas as pd

从 CSV 文件加载数据 df = pd.read_csv('data.csv')

从 Excel 文件加载数据 df = pd.read_excel('data.xlsx')

从 SQL 数据库加载数据 df = pd.read_sql('SELECT * FROM table_name', con) ```**二、数据探索**```python

查看数据概况 df.info() df.describe()

查看缺失值 df.isnull().sum()

过滤数据 df_filtered = df[df['column_name'] > 10]

分组数据 df_grouped = df.groupby('column_name').mean() ```**三、数据分析**```python

计算相关性 df.corr()

线性回归 model = pd.ols('y ~ x', data=df)

假设检验 stats = pd.stats.ttest_ind(df['group1'], df['group2']) ```**四、数据可视化**```python

绘制折线图 df.plot(x='x', y='y')

绘制条形图 df.groupby('column_name').count().plot.bar()

绘制散点图 plt.scatter(df['x'], df['y']) ```**五、总结**通过使用 Pandas，可以轻松高效地完成数据分析任务。从数据加载到探索、分析和可视化，Pandas 提供了丰富的工具，使数据分析人员能够更深入地了解数据并做出明智的决策。