如何使用 Pandas 进行数据转换?

步骤：

1. 导入 Pandas 库

import pandas as pd

2. 读取数据文件

# 示例：读取名为 "data.csv" 的 CSV 文件
data = pd.read_csv("data.csv")

3. 数据转换

# 将字符串类型的数据转换为数字类型
data["age"] = data["age"].astype(int)

# 将数值型的数据转换为字符串类型
data["salary"] = data["salary"].astype(str)

# 合并两个数据框
data_merged = pd.merge(data1, data2, on="id")

4. 输出转换后的数据

# 打印转换后的数据
print(data_merged)

示例：

原始数据文件 (data.csv)：

id,name,age,salary
1,John,30,50000
2,Mary,25,60000
3,Bob,40,70000

使用 Pandas 进行数据转换后的结果：

   id  name  age  salary
0  1  John   30  50000
1  2  Mary   25  60000
2  3  Bob   40  70000

其他功能：

• **数据清洗：**使用 pandas.DataFrame.dropna() 和 pandas.DataFrame.fillna() 等方法进行数据清洗。
• **数据筛选：**使用 pandas.DataFrame.loc[] 和 pandas.DataFrame.iloc[] 等方法进行数据筛选。
• **数据分组：**使用 pandas.DataFrame.groupby() 和 pandas.DataFrame.agg() 等方法进行数据分组和聚合。