[Linux操作系统]Ubuntu 下 pandas 的安装与使用详解|ubuntu pandas安装,Ubuntu pandas 使用,Linux操作系统,云主机博士

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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下如何安装并使用pandas库。首先讲解了安装pandas的步骤，包括使用pip和conda两种方式，随后展示了如何在Python环境中导入pandas库并进行基本的数据操作，为读者提供了Ubuntu下高效利用pandas处理数据的指南。

本文目录导读：

安装 pandas
pandas 的基本使用

随着大数据时代的到来，Python 语言在数据处理和分析领域中的应用越来越广泛，pandas 是一个强大的数据分析库，它提供了丰富的方法和功能，让数据分析变得更加简单高效，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统下安装和使用 pandas。

安装 pandas

1、安装 Python

确保你的 Ubuntu 系统已经安装了 Python，可以使用以下命令检查：

python --version

如果没有安装，可以使用以下命令安装 Python：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3

2、安装 pip

pip 是 Python 的包管理工具，用于安装和管理 Python 包，可以使用以下命令安装 pip：

sudo apt-get install python3-pip

3、安装 pandas

使用 pip 安装 pandas：

pip3 install pandas

安装完成后，可以使用以下命令验证 pandas 是否安装成功：

pip3 show pandas

pandas 的基本使用

1、数据结构

pandas 主要提供了两种数据结构：Series 和 DataFrame，Series 是一维数组，DataFrame 是二维表格。

- Series

创建 Series：

import pandas as pd
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
print(data)

输出：

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64

- DataFrame

创建 DataFrame：

data = {
    'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Bob', 'Alice'],
    'Age': [20, 22, 25, 18],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

      Name  Age         City
0    Tom   20     New York
1  Jerry   22  Los Angeles
2     Bob   25      Chicago
3   Alice   18      Houston

2、数据选择与操作

- 选择列

选择 DataFrame 中的列：

print(df['Name'])

输出：

0     Tom
1    Jerry
2      Bob
3    Alice
Name: Name, dtype: object

- 选择行

选择 DataFrame 中的行：

print(df.iloc[0])

输出：

Name     Tom
Age      20
City  New York
Name: 0, dtype: object

- 条件筛选

使用条件筛选数据：

print(df[df['Age'] > 20])

输出：

      Name  Age         City
1    Jerry   22  Los Angeles
2     Bob   25      Chicago

3、数据清洗

数据清洗是数据分析的重要步骤，pandas 提供了丰富的数据清洗功能。

- 删除重复数据

df.drop_duplicates(inplace=True)

- 删除空值

df.dropna(inplace=True)

- 填充空值

df.fillna('Unknown', inplace=True)

4、数据分析

pandas 提供了多种数据分析方法，如统计函数、聚合函数等。

- 统计函数

print(df.describe())

输出：

       Age
count   4.0
mean  21.5
std     3.0
min    18.0
25%    20.0
50%    21.5
75%    23.0
max    25.0

- 聚合函数

print(df.groupby('City').sum())

输出：

         Age
City                    
Chicago    25
Houston    18
Los Angeles   22
New York    20

本文详细介绍了如何在 Ubuntu 系统下安装和使用 pandas，通过掌握 pandas 的基本操作，我们可以更加高效地进行数据处理和分析，在实际应用中，我们可以根据需求灵活运用 pandas 提供的各种功能，从而更好地挖掘数据的价值。

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