python数据处理

# 示例代码：Python 数据处理

# 导入 pandas 库，用于数据处理和分析
import pandas as pd

# 创建一个简单的数据集
data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
    '年龄': [28, 34, 22],
    '城市': ['北京', '上海', '广州']
}

# 将字典转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 显示 DataFrame 的前几行
print("原始数据:")
print(df)

# 数据筛选：选择年龄大于 25 岁的记录
filtered_df = df[df['年龄'] > 25]

# 显示筛选后的数据
print("\n筛选后数据 (年龄 > 25):")
print(filtered_df)

# 添加一列，计算每个人的年龄加 10
df['年龄+10'] = df['年龄'] + 10

# 显示更新后的数据
print("\n添加新列后的数据:")
print(df)

解释说明：

1. 导入库：我们使用 pandas 库来处理数据。pandas 是 Python 中最常用的数据处理和分析库。
2. 创建数据集：通过字典创建了一个简单的数据集，包含姓名、年龄和城市三个字段。
3. DataFrame：将字典转换为 DataFrame，这是 pandas 中的核心数据结构，类似于表格。
4. 数据筛选：通过条件筛选出年龄大于 25 岁的记录。
5. 添加新列：在原数据基础上新增一列，表示每个人的年龄加 10。

这段代码展示了如何使用 pandas 进行基本的数据处理操作。