前言

Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。

Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。

Pandas 名字衍生自术语 "panel data"（面板数据）和 "Python data analysis"（Python 数据分析）。

Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）。

Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。

Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。

Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

数据结构

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。

DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。

安装

安装 pandas 需要基础环境是 Python，开始前我们假定你已经安装了 Python 和 Pip。

使用 pip 安装 pandas:

pip install pandas

安装成功后，我们就可以导入 pandas 包使用：

import pandas

实例 - 查看 pandas 版本

import pandas
T = pandas.__version__  # 查看版本
print(T)

# 1.1.5

导入 pandas 一般使用别名 pd 来代替：

import pandas as pd

一个简单的 pandas 实例：

import pandas as pd

mydataset = {
  'sites': ["Google", "Runoob", "Wiki"],
  'number': [1, 2, 3]
}

myvar = pd.DataFrame(mydataset)

print(myvar)

# 执行以上代码，输出结果为：
#   sites  number
# 0  Google       1
# 1  Runoob       2
# 2    Wiki       3

其他相关教程请在专栏中查阅

参考资料：https://www.runoob.com/pandas/pandas-install.html