Pandas -迭代列表/字典进行计算

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据。

Pandas的核心数据结构是DataFrame，它类似于关系型数据库中的表格，可以存储和处理二维数据。DataFrame可以通过迭代列表或字典进行计算，具体的步骤如下：

1. 导入Pandas库：首先需要导入Pandas库，可以使用以下代码实现：
2. 导入Pandas库：首先需要导入Pandas库，可以使用以下代码实现：
3. 创建DataFrame：使用Pandas的DataFrame函数可以创建一个空的DataFrame对象，然后通过迭代列表或字典来填充数据。例如，可以使用以下代码创建一个包含学生信息的DataFrame：
4. 创建DataFrame：使用Pandas的DataFrame函数可以创建一个空的DataFrame对象，然后通过迭代列表或字典来填充数据。例如，可以使用以下代码创建一个包含学生信息的DataFrame：
5. 迭代计算：可以使用for循环迭代DataFrame的列，对每一列进行计算。例如，可以计算每个学生的平均成绩，并将结果存储在一个新的列中：
6. 迭代计算：可以使用for循环迭代DataFrame的列，对每一列进行计算。例如，可以计算每个学生的平均成绩，并将结果存储在一个新的列中：
7. 在这个例子中，我们将每个学生的成绩加起来，然后除以2得到平均成绩，并将结果存储在名为"平均成绩"的新列中。

Pandas的优势在于它提供了丰富的数据处理和分析功能，可以轻松地进行数据清洗、转换、合并、分组、排序等操作。它还支持快速的数据可视化，方便用户进行数据探索和分析。

Pandas在数据分析、机器学习、金融、科学研究等领域都有广泛的应用。例如，在金融领域，可以使用Pandas来处理和分析股票市场数据；在科学研究中，可以使用Pandas来处理实验数据和进行统计分析。

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