如何使用 Pandas 进行数据统计?

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：

• 删除空值
• 转换数据类型
• 合并数据框

4. 计算统计数据：

• 平均值
• 标准差
• 众数
• 计数

5. 输出结果：

# 打印平均值
print(data["column_name"].mean())

# 打印标准差
print(data["column_name"].std())

# 打印众数
print(data["column_name"].mode())

示例：

import pandas as pd

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

# 计算平均销售价格
print(data["price"].mean())

# 计算标准差
print(data["price"].std())

# 打印众数
print(data["product"].mode())

其他功能：

• 数据过滤：使用条件筛选数据
• 数据分组：根据特定条件分组数据
• 数据可视化：使用 matplotlib、seaborn 等库可视化数据

注意：

• 确保数据文件格式正确，否则可能导致读取错误。
• 可以使用 pandas 的其他方法来进行数据统计，例如 describe(), hist() 等。