Python实训：Pandas数据处理

项目简介
在本次Python实训中，我们将通过一个实战项目来深入了解Pandas库在数据处理方面的应用。本项目将涵盖数据导入、数据清洗、数据探索和数据可视化等环节，让你全面掌握Pandas的核心功能。
任务一：数据导入
首先，我们需要将数据导入到Python中。Pandas提供了多种数据导入方法，包括从CSV文件、Excel文件、数据库等导入数据。在本项目中，我们将使用Pandas的read_csv()函数从CSV文件中导入数据。

import pandas as pd
# 从CSV文件中导入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

任务二：数据清洗
数据导入后，我们需要对数据进行清洗，以去除异常值、缺失值等。Pandas提供了多种数据清洗方法，如使用dropna()函数删除含有缺失值的行或列，或使用fillna()函数填充缺失值。

# 删除含有缺失值的行
data = data.dropna()
# 填充缺失值为0
data['column_name'].fillna(0, inplace=True)

任务三：数据探索
完成数据清洗后，我们需要对数据进行探索性分析，以了解数据的分布和特征。Pandas提供了丰富的数据探索方法，如使用describe()函数获取数据的描述性统计信息，或使用groupby()函数对数据进行分组分析。

# 获取描述性统计信息
data.describe()
# 对数据进行分组分析
grouped_data = data.groupby('group_column')

任务四：数据可视化
为了更直观地展示数据分析结果，我们通常会使用可视化技术。Pandas与Matplotlib和Seaborn等可视化库紧密集成，方便我们快速生成各种图表。在本项目中，我们将使用Matplotlib库来绘制柱状图和折线图。

import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制柱状图展示分类数据的分布情况
data['category_column'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.show()
# 绘制折线图展示时间序列数据的变化趋势
data['time_column'].plot(kind='line')
plt.show()