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pandas是Python/ target=_blank class=infotextkey>Python中的一個數據分析庫，它提供了各種用于數據操作和數據分析的函數和數據結構。Pandas是專門為處理表格和混雜數據設計的，非常適合于清洗、整理和處理數據。他的主要功能包括：

1. 數據讀取：支持多種格式的文件讀取，如csv、Excel、dbf、html、json等。
2. 數據結構：Pandas提供了兩種主要的數據結構——Series和DataFrame。
3. 數據清洗：支持數據篩選，缺失數據、重復數據處理，數據類型轉換等。
4. 數據合并：可以根據某一列的值把兩個DataFrame合并成一個DataFrame
5. 數據分組：可以按照指定的列將數據分組，對每一組數據進行聚合運算。

下面是pandas的20個常用示例：

1. 讀取csv文件

import pandas as pd

df = pd.read_csv('path/to/file.csv')

2. 讀取Excel文件

import pandas as pd

df = pd.read_excel('path/to/file.xlsx')

3. 讀取JSON文件

import pandas as pd

df = pd.read_json('path/to/file.json')

4. 數據清洗：篩選行

df_new = df[df['column_name'] == 'column_value']

5. 數據清洗：篩選列

df_new = df[['column_name1', 'column_name2']]

6. 數據清洗：去除重復項

df_new = df.drop_duplicates()

7. 數據清洗：替換缺失值

df_new = df.fillna('missing')

8. 數據清洗：數據類型轉換

df_new['column_name'] = df_new['column_name'].astype('int64')

9. 數據合并：內連接

df_new = pd.merge(df1, df2, on='column_name', how='inner')

10. 數據合并：左連接

df_new = pd.merge(df1, df2, on='column_name', how='left')

11. 數據合并：右連接

df_new = pd.merge(df1, df2, on='column_name', how='right')

12. 數據分組：按列進行分組

grouped = df.groupby('column_name')

13. 數據分組：添加聚合運算

grouped = df.groupby('column_name')['column_name1'].sum()

14. 數據分組：添加多個聚合運算

grouped = df.groupby('column_name').agg({'column_name1': 'mean', 'column_name2': 'max'})

15. 數據透視表：創建透視表

pivot = pd.pivot_table(df, values='value', index='index_column', columns='column_name')

16. 數據透視表：計算透視表

pivot = pd.pivot_table(df, values='value', index='index_column', columns='column_name', aggfunc='mean')

17. 排序：按照某一列排序

df_new = df.sort_values('column_name', ascending=False)

18. 統計：計算平均數、標準差、最小值、最大值、中位數、四分位數等

mean = df['column_name'].mean()
std = df['column_name'].std()
min_value = df['column_name'].min()
max_value = df['column_name'].max()
median = df['column_name'].median()
q1 = df['column_name'].quantile(0.25)
q3 = df['column_name'].quantile(0.75)

19. 列重命名

df_new = df.rename(columns={'old_column_name': 'new_column_name'})

20. 列刪除

df_new = df.drop(['column_name'], axis=1)

注意事項：

• pandas常用于處理較大的數據集，需要充分利用其提供的向量化操作以及其他高效的操作方式。
• 在進行數據清洗時，需要特別注意缺失值、異常值、重復值、數據類型等問題，否則會影響后續分析結果。
• 在進行數據合并時，需要注意數據是否有重疊，以及如何決定合并方式（內連接、左連接、右連接等）。
• 在進行數據分組時，需要注意分組依據是否合理，以及如何進行聚合運算等問題。
• 在進行排序和統計時，需要注意選取正確的列，并且注意數據分布是否符合假設。