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1. 引言

Pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的核心库之一。它提供了高效的数据结构（如 DataFrame 和 Series），能够轻松处理结构化数据，支持数据清洗、过滤、聚合、合并等操作。Pandas 在数据分析、机器学习和科学计算领域中被广泛使用。

本文将详细介绍 Pandas 的基本概念、常用功能以及高级用法，并通过大量示例代码帮助你掌握如何使用 Pandas 进行数据处理和分析。

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2. 安装与导入

2.1 安装

在开始使用 Pandas 之前，你需要确保已经安装了该库。你可以通过以下命令安装：

bash复制

pip install pandas

2.2 导入

通常情况下，我们会将 Pandas 简称为 pd，这是为了方便后续调用相关函数。

Python复制

import pandas as pd

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3. 基本概念

3.1 Series

Series 是 Pandas 中的一维数据结构，类似于 Python 中的列表或字典。每个 Series 都有一个索引（Index），用于标识每个数据点。

Python复制

import pandas as pd# 创建一个 Series
s = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(s)

输出：

复制

a    10
b    20
c    30
d    40
dtype: int64

3.2 DataFrame

DataFrame 是 Pandas 中的二维数据结构，类似于 Excel 表格或 SQL 表。它由多列组成，每列可以有不同的数据类型（如整数、浮点数、字符串等）。

Python复制

import pandas as pd# 创建一个 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', '