Python数据分析之Pandas库
- 一、Pandas简介
- 二、Pandas库的安装
- 三、Pandas的数据结构
- 四、Series 和 DataFrame 数据结构的使用
- 五、其他可以参考的网站
一、Pandas简介
Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发团队继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。
pandas 是基于NumPy 的，pandas工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
二、Pandas库的安装
pandas 是第三方库，需要单独安装才能使用, 推荐pip安装
pip install pandas
一般情况下，我们会像下面这样引入 pandas 模块：
import pandas as pd
将 pandas 简写成 pd 几乎成了一种不成文的规定。因此，只要你看到 pd 就应该联想到这是 pandas。
三、Pandas的数据结构
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Series：
一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。 -
Time- Series：
以时间为索引的Series。 -
DataFrame：
二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。 -
Panel ：
三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。 -
Panel4D：
是像Panel一样的4维数据容器。 -
PanelND：
拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。
四、Series 和 DataFrame 数据结构的使用
要使用 pandas，你首先得熟悉它的两个主要数据结构：Series（一维数据）与DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。
关于Series（一维数据）与DataFrame（二维数据）的使用范例,可以参考一下这篇文章,总结的比较详细:
Series与DataFrame的用法
五、其他可以参考的网站
Pandas官网： https://pandas.pydata.org/
Pandas中文网： https://www.pypandas.cn/
Pandas github: https://github.com/pandas-dev/pandas
