我可以为您讲解一下“详解pandas的外部数据导入与常用方法”的完整实例教程。以下是教程的详细内容：

详解pandas的外部数据导入与常用方法

导入pandas模块和数据文件

在运行本教程之前，我们需要先安装pandas模块。可以通过pip安装：

pip install pandas

安装完成后，我们需要导入pandas模块，并加载本次教程所需的数据文件。

import pandas as pd

# 导入本次教程所需要的csv文件
df = pd.read_csv("example.csv")

常用方法

以下是pandas中常用的几种数据处理方法。

数据预览

head()方法可以用于查看数据的前几行。默认显示前5行。

# 查看前5行数据
df.head()

tail()方法可以用于查看数据的后几行。默认显示后5行。

# 查看后5行数据
df.tail()

数据清洗

如果数据存在缺失值，我们可以使用dropna()方法删除包含缺失值的行。

# 删除缺失值所在的行
df.dropna()

如果需要填充缺失值，可以使用fillna()方法进行填充操作。

# 用0填充所有缺失值
df.fillna(0)

如果需要对数据进行去重操作，可以使用drop_duplicates()方法。

# 删除重复值
df.drop_duplicates()

数据分组

将数据按照某一列分组，可以使用groupby()方法。

# 按照name列分组，计算age列的平均值
df.groupby('name')['age'].mean()

数据合并

如果需要将多个数据文件合并成一个文件，可以使用concat()方法。

# 合并两个df
df1 = pd.read_csv("example1.csv")
df2 = pd.read_csv("example2.csv")
result = pd.concat([df1, df2])

如果需要按照某一列进行合并操作，可以使用merge()方法。

# 按照name列进行合并
df1 = pd.read_csv("example1.csv")
df2 = pd.read_csv("example2.csv")
result = pd.merge(df1, df2, on='name')

以上就是pandas外部数据导入与常用方法的一个完整实例教程。

示例说明

下面为例子说明：

示例一

假如我们有一个包含100个学生的名单，记录了他们的姓名、年龄、性别、学号等信息。我们可以把这个名单存储为一个csv文件，然后使用pandas模块进行数据处理。

这个数据文件叫做example.csv，存储在本地。

我们可以使用以下代码将数据文件读取进来，并预览前几行：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("example.csv")

df.head()

示例二

假如我们有两个数据文件，分别为example1.csv和example2.csv，它们都记录了学生的姓名和课程成绩。我们想要将这两个文件合并成一个文件，并按照学生姓名进行合并。

我们可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv("example1.csv")
df2 = pd.read_csv("example2.csv")

result = pd.merge(df1, df2, on='name')
result.head()

这样，我们就可以得到一个包含所有学生姓名、科目成绩等信息的数据文件。