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pandas 出现的第一个

什么是pandas

pandas是一种提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具的Python库。它通常用于处理结构化数据，例如表格数据，以及时间序列数据。pandas提供了许多功能，包括用于数据清洗、数据转换、数据分析等。

在pandas中，有两个主要的数据结构：Series和DataFrame。Series是一维标记数组，类似于Python中的列表。DataFrame是一个二维标记数据结构，类似于关系数据库中的表。

pandas的历史

pandas最早由Wes McKinney在2008年创建，并于2009年初次公开发布。它最初是为金融数据分析而设计的，但随着其功能的不断丰富，pandas逐渐成为Python数据科学领域中不可或缺的工具之一。

第一个示例：创建一个DataFrame

让我们从一个简单的示例开始，创建一个包含一些学生信息的DataFrame。

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [20, 21, 22],
        '成绩': [90, 88, 95]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行结果：

   姓名  年龄  成绩
0  张三  20  90
1  李四  21  88
2  王五  22  95

在这个示例中，我们首先导入pandas库，然后创建一个字典data，包含学生的姓名、年龄和成绩。接着使用pd.DataFrame()函数将字典data转换为DataFrame，并打印出来。

第一个示例：数据筛选

接着我们来演示如何在DataFrame中进行数据筛选。

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [20, 21, 22],
        '成绩': [90, 88, 95]}

df = pd.DataFrame(data)

# 筛选成绩大于90的学生
df_filtered = df[df['成绩'] > 90]
print(df_filtered)

运行结果：

   姓名  年龄  成绩
2  王五  22  95

在这个示例中，我们首先创建了一个DataFrame df，然后使用条件筛选出成绩大于90的学生信息，并将结果打印出来。

第一个示例：数据分组

接下来我们演示如何对DataFrame进行分组操作。

import pandas as pd

data = {'学科': ['数学', '数学', '英语', '英语'],
        '班级': ['A', 'B', 'A', 'B'],
        '成绩': [90, 85, 88, 92]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按学科进行分组，并计算平均成绩
df_grouped = df.groupby('学科')['成绩'].mean()
print(df_grouped)

运行结果：

学科
数学    87.5
英语    90.0
Name: 成绩, dtype: float64

在这个示例中，我们首先创建了一个DataFrame df，然后使用groupby()方法按学科对数据进行分组，并计算每个学科的平均成绩。

总结

在本文中，我们介绍了pandas这个强大的数据分析工具，并演示了如何使用pandas进行数据处理，包括创建DataFrame、数据筛选、数据分组等操作。

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