Pandas Python 数据科学指南

1. 在 Pandas 中访问数据

import pandas as pd

# Load data from a CSV file into a DataFrame
df = pd.read_csv('your_file.csv')

import pandas as pd

# Load data from a CSV file into a DataFrame
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# Access data from a column named 'data'
column_data = df['data']

# Access data from a column named 'data'
column_data = df['data']

# Accesses the first row of the DataFrame
row_data = df.loc[0]

# Accesses the first row of the DataFrame
row_data = df.loc[0]

2. 处理 DataFrames 中的空值

数据分析中的一个常见问题是处理空值。 Pandas 提供了可靠的方法来处理这些问题。 代码可以用指定的值填充空值，或者您可以删除包含空值的行或列。 以下是一个如何填充空值的代码示例：

# Fill null values in the DataFrame with 0
df.fillna(0, inplace=True)

# Fill null values in the DataFrame with 0
df.fillna(0, inplace=True)

3. 创建和操作列

DataFrames 可以灵活地创建新列。 无论是新的整数列还是从现有数据派生的列，过程都非常简单。 以下是向 DataFrame 添加新列的示例：

# Add a new column 'new_column' by multiplying an existing column by 10
df['new_column'] = df['existing_column'] * 10

# Add a new column 'new_column' by multiplying an existing column by 10
df['new_column'] = df['existing_column'] * 10

您还可以根据条件筛选数据。 例如，如果要创建一个新列，其数据来自名为 'column_named_data' 且大于某个值的列：

# Create a new column 'filtered_data' based on the condition
df['filtered_data'] = df[df['column_named_data'] > value]

# Create a new column 'filtered_data' based on the condition
df['filtered_data'] = df[df['column_named_data'] > value]

1. 分组和聚合数据

Pandas 在分组和聚合数据方面表现出色。 以下代码使用 groupby 方法，按指定列分组数据并计算均值、求和等聚合函数:

# Group data by 'column_name' and calculate the mean
grouped_data = df.groupby('column_name').mean()

# Group data by 'column_name' and calculate the mean
grouped_data = df.groupby('column_name').mean()

2. 日期和时间数据

在许多数据集中，处理日期和时间是至关重要的。 如果您的 DataFrame 具有日期列，Pandas 简化了按日期过滤、按月或年聚合等任务。下面是一个基本示例：

# Convert 'date_column' to datetime format
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])

# Convert 'date_column' to datetime format
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])

3. 自定义数据操作

对于更复杂的数据操作需求，Pandas 允许您编写自定义函数并将其应用于 DataFrame。 这对于需要语言集成查询方法的场景特别有用。

def custom_function(row):
    # Perform custom manipulation on each row
    return modified_row

# Apply custom function to each row in the DataFrame
df = df.apply(custom_function, axis=1)

def custom_function(row):
    # Perform custom manipulation on each row
    return modified_row

# Apply custom function to each row in the DataFrame
df = df.apply(custom_function, axis=1)

IronPDF：概述

IronPDF 是一个多功能的 Python PDF 库，专门用于在 Python 项目中创建、编辑和提取 PDF 内容。 它被设计为可跨平台使用，包括 Windows、Mac、Linux 和云环境，适用于各种 Python 项目。 此库在处理 PDF 文件方面表现尤为出色，提供了无缝的体验和高效的处理，这对处理 PDF 数据的开发人员来说至关重要。

与 Pandas 的协同作用

将 IronPDF 与 Pandas 结合使用，可以为更高级的数据处理和报告提供可能性。 想象一下一个分析工作流程，您可以使用 Pandas 进行数据操作和分析，然后无缝地将结果和可视化内容转换成专业格式的 PDF 报告使用 IronPDF。 这种整合可以显著简化分享和展示数据分析结果的过程。