下面我将为你详细讲解“Python常见的pandas用法demo示例”的完整攻略。
1. pandas的介绍
pandas是Python中一个常用的数据处理库，它基于NumPy并且完全适用于Python环境。它允许我们快速整理、清洗和处理数据，而且提供了很多方便的函数和方法来进行数据的分析和探索。
pandas最重要的两个数据结构是Series和DataFrame。其中，Series是一个一维的数组对象，可以保存各种数据类型（整数，字符串，浮点数等）；DataFrame是一个二维的表格对象，可以同时保存多个数据类型，并且可以轻松地进行数据操作。
在接下来的示例中，我们将演示如何使用pandas来读取和处理数据。
2. 示例1：读取csv文件
我们将使用pandas来读取一个csv文件，并对数据进行处理。首先，我们需要安装pandas。在命令行中运行以下指令即可：
pip install pandas
此后，我们将演示如何读取csv文件，并对数据进行数据类型转换和数据分析：
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 查看文件的基本信息
print(df.head()) # 输出前五行
print(df.info()) # 输出数据基本信息，包括数据类型、行数、列数等
# 数据类型转换
df['col1'] = df['col1'].astype(str) # 将col1列的数据类型转换为字符串类型
df['col2'] = pd.to_datetime(df['col2']) # 将col2列的数据类型转换为日期类型
# 数据分析
df.describe() # 输出数据的统计信息
df['col3'].value_counts() # 输出col3列各类别的数量统计信息
这段代码首先读取一个名为”data.csv”的csv文件，并且输出了它的基本信息。然后，我们将数据类型转换成我们需要的类型，并且运用pandas的一些常规方法如describe()和value_counts()，对数据进行了一些分析。其中，describe()方法返回数据的一些基本统计信息，如均值、标准差等；value_counts()方法返回一个Series对象，其中包含某一列的每个值出现的次数。
3. 示例2：合并表格
我们将演示如何使用pandas合并两个表格，并且对合并后的表格执行一些操作，如摘取数据、筛选数据、计算数据等。
import pandas as pd
# 读取两个csv文件
df1 = pd.read_csv('data1.csv')
df2 = pd.read_csv('data2.csv')
# 合并两个表格
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='col1')
# 摘取数据
subset_df = merged_df[['col1', 'col2']] # 摘取col1、col2两列数据，生成一个新的DataFrame对象
# 筛选数据
filtered_df = merged_df[merged_df['col3'] > 5] # 筛选col3列的数据大于5的行
# 计算数据
agg_df = merged_df.groupby('col4').agg({'col3': 'mean', 'col5': 'max'}) # 计算col4列分组下col3列的平均值和col5列的最大值
在这个示例中，我们首先读取了两个csv文件并使用pd.merge()函数将它们合并成一个表格。然后，我们演示了摘取数据、筛选数据和计算数据的一些方法。具体地说，我们使用subset_df变量摘取了col1和col2两列的数据并生成一个新的DataFrame对象，并使用filtered_df变量筛选出col3列数据大于5的行。最后，我们使用agg_df变量对col4列的数据进行分组，并计算col3列的平均值和col5列的最大值。
以上就是“Python常见的pandas用法demo示例”的完整攻略。在这个攻略中，我们演示了pandas的两个示例，包括读取csv文件和合并表格，并且使用了一些pandas的常规方法对数据进行了分析、筛选和计算。如果你想了解更多的pandas使用方法，建议阅读pandas官方文档。