前言

在上一篇中我们安装和使用了Numpy。本期我们来学习使用核心数据分析支持库 Pandas。

一、pandas概述

1.1 pandas 简介

Pandas 是 Python 的 核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。

Pandas 是由 Wes McKinney 在 2008 年开发的，McKinney 当时是一家纽约金融服务机构的金融分析师，他在自己的工作中遇到了一些数据操作问题，当时 Python 中已经有了 Numpy 这样在处理大规模数据方面有着不错表现的库，但是对于表格等结构化数据而言，Numpy 并不能完全胜任。于是 McKinney 开始着手研究一套解决方案，目的是为了在 Python 中提供一种更便捷的方式来处理结构化数据，最终 Pandas 就被开发出来了。

Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，pandas 离这个目标已经越来越近了。

对于使用 Python 进行数据分析来说，pandas 几乎是无人不知，无人不晓的。通俗来讲，Pandas 是 Python 编程界的 Excel。

1.2 数据结构

Pandas 主要有两种数据结构，分别是 Series 和 DataFrame，他们分别表示一维的序列和二维的表结构。

维数	名称	描述
1	Series	可以看做有标签（默认是整数序列 RangeIndex；可以重复）的一维数组（同类型）。是 scalars（标量）的集合，同时也是 DataFrame 的元素。
2	DataFrame	一般是二维标签，尺寸可变的表格结构，具有潜在的异质型列。

1.3 Pandas 库的应用场景

Pandas 库广泛应用于数据处理、数据分析和数据可视化等方面，以下是一些 Pandas 库应用的场景：

数据挖掘和分析

Pandas 库的数据结构和函数可以让数据挖掘和分析更加高效和便捷。使用 Pandas 库可以轻松地对数据进行筛选、排序、过滤、清理和变换等操作，并可以进行统计和汇总等分析。

金融和经济分析

在金融和经济分析领域，Pandas 库在对股票数据、金融指标和宏观经济数据等方面有着广泛的应用。Pandas 库不仅可以快速下载和清理数据，还可以进行可视化和模型建立等分析。

科学和工程计算

Pandas 库也常用于处理科学和工程计算中的大量数据集。Pandas 库可以从多个文件格式读取数据，并可以对数据进行清洗和转换，以便后续的建模和分析操作。

1.4 学习文档

Pandas 官方网站点我，没有 VPN 访问较慢。

Pandas 中文网点我，可以正常访问，较为人性化。

二、pandas优势

为什么 pandas 能成为 Python 数据分析的利器和核心支持库?我想大概可以从以下几点中找到答案。

2.1 Pandas 特点

pandas的主要数据结构是 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的用例。其主要特点如下：

灵活的数据结构：Pandas 提供了两种主要的数据结构，即Series和DataFrame，可以用来处理不同类型和形式的数据，并可以进行索引和切片操作，方便数据的处理和操作。
强大的数据处理能力：Pandas 提供了丰富的数据处理和操作功能，包括数据清洗、缺失值处理、重复值处理、合并和连接、透视表等。
支持广泛的数据格式：Pandas 支持多种格式的数据输入和输出，包括CSV、Excel、JSON、SQL、HDF5等。
灵活的数据分组和聚合：Pandas 提供了灵活的数据分组和聚合功能，可以轻松进行数据分析和汇总。
可视化功能：Pandas 内置了可视化功能，可以通过简单的代码实现图表和可视化结果，方便数据分析和展示。
快速高效：Pandas使用Cython编写，具有快速高效的处理能力，在大数据量的情况下也能快速处理数据。
应用广泛：Pandas广泛应用于金融、统计、社会科学、工程、科学等领域，适用于各种类型的数据处理和分析任务。
开放的社区：Pandas 开源，社区活跃，提供了大量的文档和教程，方便学习和使用。