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Pandas模块:读取Excel/CSV文件,过滤重复值和缺失值处理

作者: 蛮不讲李 2024.01.17 21:07 浏览量: 6

简介: 本文将介绍如何使用Pandas模块读取Excel和CSV文件,过滤重复值和缺失值处理。通过实例和图表,我们将深入了解这些操作的具体实现方法和应用场景。

在Python编程中,Pandas是一个强大的数据处理库,可以方便地读取各种数据格式,包括Excel和CSV文件。同时,Pandas也提供了过滤重复值和缺失值处理的强大功能,可以帮助我们快速清洗和整理数据。以下我们将分步介绍这些操作的具体实现过程。

  • 读取Excel/CSV文件
    首先,我们需要使用Pandas的read_excel()或read_csv()函数来读取Excel或CSV文件。下面是一个简单的示例代码,演示如何读取一个名为example.xlsx的Excel文件:
    1. import pandas as pd
    2. # 读取Excel文件
    3. data = pd.read_excel('example.xlsx')
    4. # 显示数据前5行
    5. print(data.head())
    同样地,我们可以使用read_csv()函数来读取CSV文件。下面是一个示例代码,演示如何读取一个名为example.csv的CSV文件:
    1. import pandas as pd
    2. # 读取CSV文件
    3. data = pd.read_csv('example.csv')
    4. # 显示数据前5行
    5. print(data.head())
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