1. Pandas简介
Pandas是一个强大的Python数据分析库，提供了快速、灵活、直观的数据结构，如DataFrame和Series，以及丰富的数据分析工具。掌握Pandas是成为一名优秀数据分析师的必备技能。
2. Pandas基础操作
2.1 导入Pandas库
import pandas as pd
2.2 创建Series
arr = [0, 1, 2, 3, 4]
df = pd.Series(arr)
2.3 创建DataFrame
dates = pd.date_range('today', periods=6)
numarr = np.random.randn(6, 4)
columns = ['A', 'B', 'C', 'D']
df = pd.DataFrame(numarr, index=dates, columns=columns)
2.4 从CSV文件创建DataFrame
df = pd.read_csv('filename.csv', sep=';', encoding='gbk')
3. 数据清洗
3.1 检查并处理缺失值
df.dropna() # 删除包含缺失值的行
df.fillna(value=0) # 用0填充缺失值
3.2 检查并处理异常值
df[(df['price'] > 1000) | (df['minimumnights'] < 1)]
3.3 格式化日期字段
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
3.4 删除不必要的列
df.drop(['unnecessary_column'], axis=1)
4. 数据处理
4.1 创建新的列
df['income'] = df['price'] * df['numberofreviews']
4.2 分组并计算每个区域的平均价格
df.groupby('neighbourhood')['price'].mean()
4.3 转换类别型数据为数值型
df['roomtype'] = pd.Categorical(df['roomtype']).codes
5. 数据分析
5.1 分析各个区域房源数量的分布
df['neighbourhood'].value_counts()
5.2 分析房源价格
df['price'].describe()
6. 数据可视化
6.1 使用Matplotlib绘制直方图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(df['price'], bins=20)
plt.show()
6.2 使用Seaborn绘制散点图
import seaborn as sns
sns.scatterplot(x='latitude', y='longitude', data=df)
7. Pandas高级技巧
7.1 使用apply和map
df.apply(lambda x: x.max())
df.map(lambda x: x * 2)
7.2 使用多级索引
df.set_index(['neighbourhood', 'roomtype'], inplace=True)
8. Pandas性能优化
8.1 使用矢量化操作
df['income'] = df['price'] * df['numberofreviews']
8.2 使用Categorical数据类型
df['roomtype'] = pd.Categorical(df['roomtype'])
9. Pandas实战案例
9.1 Airbnb数据集分析
分析纽约市Airbnb房源数据，包括价格、位置、房东信息和评论数量等字段。
9.2 股票市场数据分析
分析股票市场数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量等字段。
10. 总结
通过以上50题的实战解析，相信你已经掌握了Pandas的基本操作、数据清洗、数据处理、数据分析和数据可视化等技能。在职场挑战中，Pandas将成为你强大的数据分析工具。