pandas 是一个用于数据分析的 Python 库，它提供了数据结构（如 DataFrame 和 Series）和数据操作工具，使数据处理和分析更加简单和高效。pandas 也可以与NumPy和 matplotlib 等其他 Python 库无缝集成。
下面是一个简单的 pandas 使用示例：
首先，确保已经安装了 pandas 库。如果没有安装，可以使用以下命令安装：
pip install pandas
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接下来，可以编写以下代码来读取一份 CSV 文件，并使用 pandas 进行数据处理：
import pandas as pd
读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('example.csv')
显示数据的前几行
print(data.head())
选择特定的列
selected_columns = data[['column1', 'column2']]
对数据进行筛选
filtered_data = data[data['column1'] > 100]
对数据进行排序
sorted_data = data.sort_values(by='column1', ascending=False)
对数据进行分组
grouped_data = data.groupby('column1').sum()
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以上代码演示了 pandas 的一些基本功能，包括读取 CSV 文件、选择列、筛选数据、排序数据、分组数据等。当然，pandas 还提供了许多其他功能，如数据聚合、数据变换、数据可视化等。
pandas 应用项目案例：
pandas 广泛应用于数据分析和数据处理领域，以下是一些常见的应用项目案例：
- 金融分析：pandas 可以用于处理和分析金融数据，如股票价格、财务报表等。
- 数据挖掘：pandas 可以用于挖掘网络数据、文本数据、图像数据等。
- 科学计算：pandas 可以与 NumPy 和 SciPy 等库集成，用于解决科学计算问题。
- 数据可视化：pandas 可以与 matplotlib 和 seaborn 等库集成，用于数据可视化。
推荐学习资料： - pandas 官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html
- 《Python for Data Analysis》（作者：Wes McKinney）：本书是 pandas 的创始人之一 Wes McKinney 所著，是学习 pandas 的经典教材。
- 《利用 Python 进行数据分析》（作者：Vince Bruzzese 等）：本书介绍了利用 pandas 和NumPy 等库进行数据分析的方法和技巧。
- 《Python 数据科学手册》（作者：Jake VanderPlas）：本书介绍了利用 pandas、NumPy、matplotlib 等库进行数据科学的方法和技巧。
- Coursera 上的 Python for Data Science 课程：https://www.coursera.org/specializations/python-data-science
