简介

Pandas是一个强大的Python库，专门用于数据处理和分析。它提供了直观的数据结构，简化了复杂的数据处理任务。

核心数据结构

Pandas的两个核心数据结构是： Series：一维标记数组，类似于Python中的列表。 DataFrame：二维标记数据结构，类似于关系型数据库中的表格。

数据处理功能

Pandas提供了一系列数据处理功能，包括： 数据选择和过滤：通过索引、切片和布尔条件轻松选择和过滤数据。 数据排序：按指定列或多列对数据进行排序。 数据清洗：处理缺失值、重复数据和异常数据，以提高数据质量。 数据合并：将多个数据源合并成一个综合数据集。

向量化运算

Pandas通过底层的NumPy数组进行向量化计算，显著提高了数据处理的速度。向量化运算避免了显式循环，从而提高了大规模数据处理的效率。

分组和聚合

Pandas的groupby操作允许用户根据特定条件将数据分组，然后进行聚合操作（如求和、求平均值等）。这简化了复杂的数据分析和汇总任务。

时间序列处理

Pandas还提供了对时间序列数据的专门支持，包括： 时间索引：为数据添加时间戳。 重采样：将数据采样到不同的时间间隔。 滚动窗口计算：在时间序列数据上应用移动窗口计算。

与其他库的集成

Pandas与其他流行的数据科学库（如NumPy、Matplotlib、Scikit-learn）无缝集成，以便在数据处理、可视化和机器学习流程之间轻松切换。这提高了数据处理和分析的效率。

结论

Pandas作为Python数据科学生态系统的核心库，提供了一系列强大的数据处理和分析工具。其简洁的数据结构、丰富的功能和与其他库的集成性使数据科学家能够更高效地解决数据相关问题。

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Python pandas用法

在Python中，pandas是基于NumPy数组构建的，使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单。pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，而NumPy更适合处理统一的数值数组数据。 使用下面格式约定，引入pandas包：

pandas有两个主要数据结构：Series和DataFrame。

Series是一种类似于一维数组的对象，它由 一组数据 （各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的 数据标签（即索引） 组成，即index和values两部分，可以通过索引的方式选取Series中的单个或一组值。

(list,index=[ ]) ，第二个参数是Series中数据的索引，可以省略。

Series类型索引、切片、运算的操作类似于ndarray，同样的类似Python字典类型的操作，包括保留字in操作、使用()方法。 Series和ndarray之间的主要区别在于Series之间的操作会根据索引自动对齐数据。

highlight=true>单引号指定索引，删除多行时用列表指定索引。 如果删除的是列索引，需要增加axis=1或axis=columns作为参数。 增加inplace=True作为参数，可以就地修改对象，不会返回新的对象。

在pandas中，有多个方法可以选取和重新组合数据。对于DataFrame，表5-4进行了总结

适用于Series和DataFrame的基本统计分析函数 ：传入axis=columns或axis=1将会按行进行运算。 () ：针对各列的多个统计汇总，用统计学指标快速描述数据的概要。 () ：计算各列数据的和 () ：非NaN值的数量 ( )/() ：计算数据的算术平均值、算术中位数 ()/() ：计算数据的方差、标准差 ()/() ：计算相关系数矩阵、协方差矩阵，是通过参数对计算出来的。Series的corr方法用于计算两个Series中重叠的、非NA的、按索引对齐的值的相关系数。DataFrame的corr和cov方法将以DataFrame的形式分别返回完整的相关系数或协方差矩阵。 () ：利用DataFrame的corrwith方法，可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。传入一个Series将会返回一个相关系数值Series（针对各列进行计算），传入一个DataFrame则会计算按列名配对的相关系数。 ()/() ：计算数据的最小值、最大值 () ：计算一阶差分，对时间序列很有效 () ：计算众数，返回频数最高的那（几）个 () ：计算均值 () ：计算分位数（0到1） () ：用于判断矢量化集合的成员资格，可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集 适用于Series的基本统计分析函数，DataFrame[列名]返回的是一个Series类型。 () ：返回一个Series中的唯一值组成的数组。 _counts() ：计算一个Series中各值出现的频率。 ()/() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引位置（自动索引） ()/() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引（自定义索引）

pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。下表对它们进行了总结，其中read_csv()、read_table()、to_csv()是用得最多的。

在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。

在许多数据分析工作中，缺失数据是经常发生的。对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（）表示缺失数据，也可将缺失值表示为NA（Python内置的None值）。

替换值 (old, new) ：用新的数据替换老的数据，如果希望一次性替换多个值，old和new可以是列表。默认会返回一个新的对象，传入inplace=True可以对现有对象进行就地修改。

删除重复数据

利用函数或字典进行数据转换

()：查询数据的前五行 ()：查询数据的末尾5行 () () 基于分位数的离散化函数。基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶。 _range() 返回一个时间索引 () 沿相应轴应用函数 _counts() 返回不同数据的计数值 () _index() 重新设置index，参数drop = True时会丢弃原来的索引，设置新的从0开始的索引。常与groupby()一起用 ()

为什么用Python做数据分析

为什么用Python做数据分析

原因如下：

1、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集

python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。

2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言，python语言功能更加健全

Python具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。

3、python库一直在增加，算法的实现采取的方法更加创新

4、python能很方便的对接其他语言，比如c、java等。

Python最大的优点那就是简单易学。Python代码十分容易被读写，最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候，一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式，这样，不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。

其实现如今，Python是一个面向世界的编程语言，Python对于如今火热的人工智能也有一定的帮助，这是因为人工智能需要的是即时性，而Python是一种非常简洁的语言，同时有着丰富的数据库以及活跃的社区，这样就能够轻松的提取数据，从而为人工智能做出优质的服务。

通过上面的描述，相信大家已经知道了使用Python做数据分析的优点了。Python语言得益于它的简单方便，使得其在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感，对于数据分析从业者以及想要进入数据分析行业的人来说，简单易学容易上手的优势也是一个优势，所以不管大家是否进入数据分析行业，学习Python是没有坏处的。

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