要从SQL数据库中加载数据，可以使用Pandas的read_sql_query方法。 我们将使用sqlite来测演示。 首先安装python的sqlite驱动 pysqlite3： pysqlite3用于创建数据库连接，然后使用SELECT查询数据，加载DataFrame ...

将各种文件格式的数据加载到DataFrame中非常简单。 CSV文件只需要一行代码就可以加载数据。 例如，假设我们的CSV文件内容如下： 在Excel中打开： Pandas加载CSV为DataFrame： 输出 csv ...

有时需要存储DataFrame到文件中，可以把DataFrame存储到CSV, JSON，SQL数据库中，如下所示： 当保存为JSON和CSV文件时，只需指定适当的文件名。使用SQL，不是创建一个新文件，而是使用con数据库连接将一个新表插入数据库。 ...

关于数据集的列名，通常建议最好使用小写字母，删除特殊字符，并用下划线替换空格。有时数据集的列名可能不是很规范，需要整理修改理列名。 获取DataFrame的列名 获取DataFrame的列名，可以使用DataFrame.columns属性。 输出 使用 ...

去除重复数据是一项常见操作，Pandas中，可以使用drop_duplicates方法。 电影数据集没有重复的行，我们来制造一些重复行。 输出 append()将返回一个副本，不影响原始数据DataFrame。使用.shape属性查看形状，可以看到数据增加了一倍 ...

怎么处理这些缺失值。 快速查看数据类型很有用。例如，假设你刚刚导入了一些JSON，有些整数字段类型有可能 ...

Pandas可以对数据集进行各种有用的分析和操作。让我们先从最简单的查看数据开始。 我们将使用IMDB电影数据集来演示，数据集文件下载：IMDB-Movie-Data.csv 首先加载CSV数据集，并将电影标题Title指定为索引。 head 打开新数据集时，通常要做的第一件 ...

。 而说到数据预处理，pandas就体现除了它的强大之处，并且它还支持可读写多种文档格式，其中就包括对e ...