一、前言

本文主要介绍了如何通过Python库pandas来实现对数据的处理和分析。通过学习本文，可以掌握pandas基本操作、数据筛选、分析等技能，为进一步学习和应用pandas打下基础。

二、pandas介绍

pandas是Python中一个常用的数据处理库，可以处理各种类型的数据，如csv、excel、json等各种格式文件。它可以通过DataFrame和Series对象来处理数据，可以进行数据清洗和整合，轻松完成数据操作和计算。

import pandas as pd

首先需要导入pandas库，可以使用import pandas as pd来缩短调用的名称。

pandas可以读取各种类型的数据，如csv、excel等。其中最常用的是读取csv文件，通过下面的代码可以读取csv格式的文件。

data = pd.read_csv('filename.csv')

这里的filename.csv是指csv文件的名称，读取后的数据会存储在data这个DataFrame对象里。

显示DataFrame对象可以使用下面的代码。

print(data.head())

.head()函数可以显示前5行数据，默认情况下，它会显示前5行，但是也可以通过传入一个数字来显示指定行数的数据，如data.head(10)会显示前10行数据。

在pandas中，我们可以通过简单的操作对DataFrame数据进行筛选。例如，要筛选出某一列数据，可以使用下面的代码：

data['column_name']

其中，‘column_name’指的是你想要筛选的列的名称，该代码会返回一个Series类型的对象，包含该列的所有数据。

可以使用类似下面的代码完成对数据的复杂筛选：

data[['column1', 'column2', 'column3']]

该代码会返回一个新的DataFrame对象，其中仅包含‘column1’、‘column2’、‘column3’这三列数据。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('example.csv')
print(data.head(10))

上面的代码会读取名为‘example.csv’的文件，并显示前10行的数据。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('example.csv')
column1_data = data['column1']
print(column1_data)

上面的代码会读取名为‘example.csv’的文件，并取出其中名为‘column1’的那一列数据。

以上就是“十分钟搞定pandas(入门教程)”的完整攻略，希望对你有所帮助。

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