如何使用 Pandas 进行数据统计分析?

步骤：

1. 导入 pandas 库

import pandas as pd

2. 读取数据

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv("your_file.csv")

# 读取 JSON 文件
data = pd.read_json("your_file.json")

3. 数据预处理

• 处理缺失值
• 转换数据类型
• 创建新的变量

4. 数据分析

• 计算统计指标
• 探索数据分布
• 构建图表

5. 数据可视化

• 创建图表和图示
• 使用 matplotlib、seaborn 等库

6. 保存结果

# 保存 CSV 文件
data.to_csv("your_output.csv", index=False)

# 保存 JSON 文件
data.to_json("your_output.json", indent=4)

示例：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv("sales.csv")

# 计算销售数量的平均值
average_sales = data["sales"].mean()

# 打印平均销售数量
print("平均销售数量:", average_sales)

其他功能：

• **数据过滤：**使用条件筛选数据
• **数据分组：**根据特定变量分组数据
• **数据合并：**将两个或多个数据框合并
• **数据转换：**将数据转换为不同的数据类型
• **数据排序：**按照特定变量排序数据

注意：

• 确保数据文件存在。
• 可以使用 pandas 的其他方法来进行数据分析。
• 可以使用 matplotlib、seaborn 等库来创建图表。