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2024年12月29日发(作者：matlab画方程组的图)
pythonpandas的基本操作
【中英文实用版】
Title: Basic Operations with Python Pandas
Title: Python Pandas 基本操作
Introduction:
Python"s Pandas library is a powerful tool for data manipulation and
, we will discuss some of the basic operations that can be
performed using Pandas.
介绍：
Python 的 Pandas 库是数据操作和分析的强大工具。在这里，我们将讨论
一些使用 Pandas 可以执行的基本操作。
Data Loading:
To begin with, we need to load some provides various
options to load data such as reading from a CSV file, Excel file, or a SQL
database.
数据加载：
首先，我们需要加载一些数据。Pandas 提供了各种加载数据的方法，例如
从 CSV 文件、Excel 文件或 SQL 数据库中读取。
```python
import pandas as pd
# 读取 CSV 文件
df = _csv("")
# 读取 Excel 文件
df = _excel("")
# 读取 SQL 数据库
df = _sql("SELECT * FROM table_name", conn)
```
```python
# 读取 CSV 文件
df = _csv("数据.csv")
# 读取 Excel 文件
df = _excel("数据.xlsx")
# 读取 SQL 数据库
df = _sql("SELECT * FROM 表名", 连接对象)
```
Data Selection:
Once the data is loaded, we can select specific columns or rows using
various methods like `loc`, `iloc`, and `at`/`iat`.
数据选择：
一旦加载了数据，我们可以使用 `loc`、`iloc`、`at` 和 `iat` 等方法选择特
定的列或行。
```python
# 选择特定列
selected_columns = df[["column1", "column2"]]
# 选择满足条件的行
selected_rows = df[df["column1"] > 10]
# 使用 loc 和 iloc 选择行和列
selected_cell = [0, "column1"]
```
```python
# 选择特定列
选定列 = df[["列1", "列2"]]
# 选择满足条件的行
选定行 = df[df["列1"] > 10]
# 使用 loc 和 iloc 选择行和列
选定单元格 = [0, "列1"]
```
Data Manipulation:
Pandas provides powerful data manipulation capabilities like adding
new columns, dropping columns, and renaming columns.
数据操作：
Pandas 提供了强大的数据操作功能，如添加新列、删除列和重命名列。
```python
# 添加新列
df["new_column"] = df["column1"] * 2
# 删除列
df = ("column2", axis=1)
# 重命名列
(columns={"column1":
inplace=True)
```
```python
# 添加新列
df["新列"] = df["列1"] * 2
# 删除列
df = ("列2", axis=1)
# 重命名列
(columns={"列1": "新列名"}, inplace=True)
```
Data Aggregation:
Pandas allows us to perform aggregation operations like sum, mean,
median, etc., on the data.
数据聚合：
Pandas 允许我们对数据执行求和、平均值、中位数等聚合操作。
"new_column_name"},
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