pandas

Data

数据处理

概述 pandas

Pandas是用于数据操作和分析的首选 Python 库。它引入了两种主要数据结构 - Series 和 DataFrame - 可以轻松加载、转换、过滤、分组、合并和导出表格数据。无论您是清理 CSV 文件、运行聚合还是为机器学习模型准备数据，Pandas都会使任务变得更加简单。

在PyRun中运行Pandas需要零设置。该库已预编译到PyodideWebAssembly发行版中，并在您的代码使用它时自动导入。您可以粘贴Pandas脚本，单击“运行”，然后立即查看输出 - 一切都在浏览器选项卡中，无需管理依赖项。

代码和执行输出

过滤、分组和聚合表格数据。

Pandas DataFrame在编辑器中运行

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Diana'],
    'Age': [24, 27, 22, 32],
    'Score': [85, 92, 78, 95],
    'City': ['NYC', 'London', 'Berlin', 'Tokyo'],
}

df = pd.DataFrame(data)
print("DataFrame:\n")
print(df)

print("\nAverage Score:", df['Score'].mean())
print("\nTop scorers (>80):")
print(df[df['Score'] > 80][['Name', 'Score']])

print("\nGrouped by City mean score:")
print(df.groupby('City')['Score'].mean())

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代码和执行输出

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