python怎么處理表格數(shù)據(jù)

Python 可以使用多種庫來處理表格數(shù)據(jù)，其中最流行的是 pandas 庫。

使用 pandas 可以讀取、處理和分析表格數(shù)據(jù)。下面是一些常見的操作：

1. 讀取表格數(shù)據(jù)：可以使用 pandas 的 read_csv() 函數(shù)來讀取 CSV 文件，也可以使用 read_excel() 函數(shù)來讀取 Excel 文件。

import pandas as pd
# 讀取 CSV 文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 讀取 Excel 文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')

2. 查看數(shù)據(jù)：使用 head() 函數(shù)可以查看表格的前幾行數(shù)據(jù)，默認(rèn)為前 5 行，也可以指定查看的行數(shù)。

# 查看前 5 行數(shù)據(jù)
data.head()
# 查看前 10 行數(shù)據(jù)
data.head(10)

3. 篩選數(shù)據(jù)：可以使用條件語句來篩選數(shù)據(jù)，例如篩選某一列滿足特定條件的行。

# 篩選某一列滿足條件的行
filtered_data = data[data['column_name'] > 10]

4. 排序數(shù)據(jù)：使用 sort_values() 函數(shù)可以對表格數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，可以指定排序的列和排序的順序。

# 按某一列進(jìn)行升序排序
sorted_data = data.sort_values('column_name')
# 按某一列進(jìn)行降序排序
sorted_data = data.sort_values('column_name', ascending=False)

5. 數(shù)據(jù)統(tǒng)計：使用 describe() 函數(shù)可以對表格數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，包括計數(shù)、均值、標(biāo)準(zhǔn)差等。

# 對數(shù)值列進(jìn)行統(tǒng)計分析
data.describe()

6. 數(shù)據(jù)處理：可以使用 pandas 提供的各種函數(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，例如刪除重復(fù)行、填充缺失值、計算列間的相關(guān)性等。

# 刪除重復(fù)行
data.drop_duplicates()
# 填充缺失值
data.fillna(value)
# 計算列間的相關(guān)性
data.corr()

以上是一些常見的表格數(shù)據(jù)處理操作，使用 pandas 可以靈活處理各種復(fù)雜的表格數(shù)據(jù)。