python数据分析基础教程—从入门到精通pandas操作
pythonpandas库用法
pythonpandas库用法Pandas是一个用于数据分析和处理的强大库，它在Python中广泛使用。
Pandas提供了一个易于使用的API，用于读取、清理、分析和可视化大型数据集。
本篇文章将详细介绍Pandas库的基本用法和常见操作。
一、安装Pandas库要使用Pandas库，首先需要在Python环境中安装该库。
可以通过pip命令在终端或命令提示符中安装Pandas库。
例如，在命令行中输入以下命令即可安装最新版本的Pandas库：```shellpipinstallpandas```二、Pandas库的基本用法1.导入Pandas库：在Python脚本或交互式环境中，需要导入Pandas库才能使用其功能。
可以使用以下语句导入Pandas库：```pythonimportpandasaspd```2.创建数据帧（DataFrame）：Pandas库的核心是数据帧，它是一个二维标签化的数据结构，可以存储不同类型的数据。
可以使用DataFrame()函数创建数据帧，并指定数据类型和列名等参数。
例如：```pythondf=pd.DataFrame({'姓名':['张三','李四','王五'],'年龄':[25,30,35]})```这将创建一个包含姓名和年龄两列的数据帧。
3.数据帧的读取和写入：Pandas库提供了多种方法来读取和写入数据帧，包括从CSV文件、Excel文件、数据库等不同格式的数据源中读取数据。
可以使用read_csv()、read_excel()、read_sql()等方法读取数据，并使用to_csv()、to_excel()等方法将数据帧写入文件。
例如：```python#读取CSV文件df=pd.read_csv('data.csv')#将数据帧写入CSV文件df.to_csv('output.csv',index=False)```4.数据帧的筛选和操作：Pandas数据帧提供了丰富的筛选和操作功能，可以使用条件表达式筛选数据帧中的行和列，并进行各种数学运算、统计分析和可视化操作。
python pd库用法
python pd库用法pandas（简称pd）是一个强大的数据分析和处理库，它为Python提供了许多用于数据操作和分析的工具。
下面我将从多个角度来介绍pandas库的用法。
1. 数据结构：pandas主要有两种数据结构，Series和DataFrame。
Series是一维标记数组，类似于Python中的列表，而DataFrame是二维的表格型数据结构，类似于Excel表格。
你可以使用pd.Series()和pd.DataFrame()来创建这两种数据结构。
2. 数据导入和导出：pandas可以轻松地从各种数据源导入数据，包括CSV文件、Excel文件、数据库等。
你可以使用pd.read_csv()、pd.read_excel()、pd.read_sql()等函数来导入数据，而使用to_csv()、to_excel()、to_sql()等函数来导出数据。
3. 数据操作：pandas提供了丰富的数据操作功能，包括数据的选取、过滤、排序、合并、拆分等。
你可以使用类似于SQL的语法来进行数据的筛选和操作，比如使用loc[]和iloc[]来进行数据的选取和切片，使用merge()和concat()来进行数据的合并和拼接。
4. 数据分析：pandas提供了许多用于数据分析的函数，包括描述性统计、数据聚合、透视表等。
你可以使用mean()、sum()、groupby()等函数来进行数据的统计和分析，也可以使用pivot_table()来创建透视表进行数据分析。
5. 数据可视化：pandas结合了Matplotlib库，可以轻松地进行数据可视化。
你可以使用plot()函数来绘制折线图、柱状图、散点图等各种图表，也可以使用seaborn库来进行更加复杂的数据可视化。
总之，pandas库是Python数据分析领域中不可或缺的重要工具，它提供了丰富的功能和灵活的操作方式，能够帮助你高效地处理和分析各种类型的数据。
Python数据处理与分析教程NumPy与Pandas库使用
Python数据处理与分析教程NumPy与Pandas库使用Python数据处理与分析教程：NumPy与Pandas库使用Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，在数据处理和分析领域中受到广泛应用。
为了更高效地处理和分析数据，Python提供了许多常用的库，其中包括NumPy和Pandas。
本教程将介绍NumPy和Pandas库的使用方法，帮助读者快速掌握数据处理和分析的基础知识。
一、NumPy库的使用NumPy是Python中用于科学计算的基础库之一。
它提供了强大的多维数组对象和对这些数组进行操作的函数。
以下是NumPy库的几个常用功能：1. 创建数组使用NumPy库，我们可以轻松地创建各种类型的数组，包括一维数组、二维数组等。
以下是创建一维数组的示例代码：```pythonimport numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(arr)```2. 数组运算NumPy库提供了许多方便的函数来对数组进行运算，例如对数组元素进行加减乘除等。
以下是对两个数组进行相加运算的示例代码：```pythonimport numpy as nparr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])arr2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])sum_arr = arr1 + arr2print(sum_arr)```3. 数组索引和切片NumPy库允许我们通过索引和切片操作来访问数组中的元素。
以下是对数组进行切片操作的示例代码：```pythonimport numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])slice_arr = arr[2:4]print(slice_arr)```二、Pandas库的使用Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库。
它基于NumPy库构建，提供了更高级的数据结构和数据操作工具。
pandas库用法
pandas库用法Pandas库是一个数据分析工具包，提供了快速、灵活和富有表现力的数据结构用于处理和分析数据。
它是Python编程语言的一个开源库，因其广泛使用和良好的文档而受到欢迎。
本文将详细介绍Pandas库的用法，以及如何使用它来处理和分析数据。
一、安装Pandas库在使用Pandas库之前，您需要先通过以下命令在Python中安装这个库：```python !pip install pandas ```请注意，`!`符号是为了在Jupyter Notebook中安装库而不是在Python本身中安装库。
如果您不使用Jupyter Notebook，则不需要使用此符号。
二、创建Pandas DataFramePandas库最重要的数据结构是DataFrame和Series。
DataFrame是二维表格数据结构，其中每个列可以是不同的数据类型（例如数字、字符串和布尔值）。
Series是一维标记数组，可以保存任何数据类型的数据，并且有一个与之相关联的标签或索引。
要创建一个Pandas DataFrame，您可以使用以下Python代码：```python import pandas as pddata = {'country': ['China', 'USA', 'Japan','Germany'], 'population': [1439, 331, 126, 83], 'GDP': [14.34, 21.44, 4.97, 3.95], 'area': [9597, 9834, 377, 357]} df =pd.DataFrame(data) print(df) ```上述代码将创建一个名为“data”的字典，其中包含四个键和值对。
通过传递此字典来创建数据框。
“country”列包含四个国家的名称，而“population”列包含它们的人口。
Python数据分析实战——从Excel轻松入门Pandas
6.3.1 将数据提取到列方向 6.3.2 将数据提取到行方向 6.3.3 实例应用
6.4.1 查找位置 6.4.2 查找判断 6.4.3 查找数据 6.4.4 实例应用
6.5.1 Series数据替换 6.5.2 DataFrame表格替换 6.5.3 实例应用
6.9.1 元素填充 6.9.2 字符填充
5.2.1 条件判断处理1（mask（）与where（）） 5.2.2 条件判断处理2（np.where（））
5.3.1 遍历Series元素（map（）） 5.3.2 遍历DataFrame行和列（apply（）） 5.3.3 遍历DataFrame元素（applymap（））
5.4.1 聚合统计 5.4.2 逻辑统计 5.4.3 极值统计 5.4.4 排名统计
5.5.1 根据不同蔬菜的采购数量统计每天采购金额 5.5.2 筛选出成绩表中各科目均大于或等于100的记录 5.5.3 筛选出成绩表中各科目的和大于或等于300的记录 5.5.4 统计每个人各科目总分之和的排名 5.5.5 统计每个人所有考试科目的最优科目
6.1 正则 6.2 拆分
6.3 提取 6.4 查找
作者介绍
这是《Python数据分析实战——从Excel轻松入门Pandas》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。
精彩摘录
这是《Python数据分析实战——从Excel轻松入门Pandas》的读书笔记模板，可以替换为自己的精彩内容摘 录。
谢谢观看
8.8.1 筛选出下半年总销量大于上半年的记录 8.8.2 对文本型数字月份排序 8.8.3 根据分数返回等级设置索引
9.2 数据透视表
9.1 分组处理
9.3 巩固案例
9.1.1 分组 9.1.2 聚合 9.1.3 转换 9.1.4 过滤 9.1.5 高级分组
pythonpandas库用法
pythonpandas库用法Pandas是一个强大的数据分析工具，提供了灵活高效的数据结构和数据分析功能。
以下是Pandas库的用法的详细介绍。
一、Pandas的基本概念1. 数据结构：Pandas提供了两种主要的数据结构：Series和DataFrame。
Series是一维数组，可保存任何数据类型；DataFrame是二维表格数据结构，可保存多种类型的列。
这两种数据结构非常类似于Numpy的ndarray。
2. 索引：Pandas的数据结构都有一个索引，它提供了对数据的快速访问。
索引可以是整数、字符串或任何自定义数据类型的值。
Series的索引由默认生成，DataFrame的索引通常是由行名称和列名称组成。
4. 缺失数据处理：Pandas提供了方法处理缺失数据，如删除或填充缺失值。
可以使用isnull(和notnull(方法来检查数据是否为缺失值。
二、Series的用法1. 创建Series：可以将列表、字典或Numpy数组传递给Series(函数来创建Series对象。
可以指定索引，也可以使用默认索引。
2. 访问数据：可以使用索引或位置访问Series对象中的数据，也可以使用切片选择多个元素。
还可以使用布尔索引根据条件选择数据。
3. Series的运算：可以对Series对象进行算术运算、元素级运算、使用numpy函数或apply(方法应用自定义函数。
4. 数据对齐：在多个Series对象之间进行运算时，Pandas会自动根据索引对齐数据。
三、DataFrame的用法3. DataFrame的操作：可以对DataFrame对象进行转置、重命名列、添加新列或删除列。
还可以对行或列进行排序。
4. DataFrame的运算：可以对DataFrame对象进行算术运算、元素级运算、使用numpy函数或apply(方法应用自定义函数。
还可以对多个DataFrame对象进行合并或连接。
四、数据清洗和预处理1. 处理缺失数据：可以使用dropna(方法删除包含缺失值的行或列，也可以使用fillna(方法填充缺失值。
pandas技术手册
pandas技术手册Pandas是一个强大的开源数据分析和处理库，它提供了高效、灵活的数据结构和数据操作方法，使得数据分析师和科学家能够快速地处理和分析大型数据集。
本手册将介绍Pandas库的基本概念、常用数据结构和常见操作，以帮助读者快速入门和掌握Pandas的使用技巧。
1. Pandas库简介Pandas是基于NumPy库开发的，可以看作是NumPy数组的扩展功能。
相比NumPy，Pandas提供了更为灵活和丰富的数据结构，例如Series和DataFrame，使数据分析更加简单和高效。
2. 数据结构概述2.1 SeriesSeries是一种一维的数据结构，类似于数组或列表，每个元素包含一个值和与之相关的索引。
可以使用Series来存储时间序列数据、一维标签数据、任意类型的数据等。
2.2 DataFrameDataFrame是一种二维的数据结构，可以看作是一系列Series对象的集合，每列可以是不同类型的数据。
DataFrame结构类似于关系型数据库的表格，可以进行快速的查询和操作。
3. 数据操作3.1 数据导入与导出Pandas支持多种数据格式的导入和导出，包括CSV、Excel、SQL数据库、JSON等。
可以使用read_csv、read_excel、read_sql等函数进行数据导入，使用to_csv、to_excel、to_sql等函数进行数据导出。
3.2 数据选择与过滤在DataFrame中，可以使用逻辑表达式、标签、位置等方式对数据进行选择和过滤。
可以使用索引操作符[]、loc、iloc等方法进行数据的切片、筛选和分组操作。
3.3 数据清洗与处理Pandas提供了丰富的数据清洗和处理方法，例如缺失值处理、重复值处理、数据转换、数据合并、数据排序等。
可以使用dropna、fillna、drop_duplicates、merge等函数来处理数据中的异常值和重复值。
4. 数据分析与统计4.1 数据分组与聚合Pandas可以对数据进行分组和聚合操作，例如对数据进行分组统计、分组计数、分组求和等。
pandas数据处理基本功能
pandas的数据处理基本功能Pandas是Python中一个非常强大的数据处理库，提供了许多数据处理的工具和功能。
以下是Pandas的一些基本功能：
1. 数据导入和导出：Pandas提供了读取和写入各种数据格式的功能，如CSV、Excel、SQL等。
2. 数据清洗：Pandas提供了许多数据清洗工具，如处理缺失值、重复值、异常值等。
3. 数据转换：Pandas提供了许多数据转换的工具，如数据类型转换、数据排序、数据分组等。
4. 数据聚合：Pandas提供了许多数据聚合的工具，如求和、求平均值、求最大值、最小值等。
5. 数据连接：Pandas提供了数据连接的功能，可以将多个数据集连接在一起。
6. 时间序列处理：Pandas对时间序列数据的处理提供了强大的支持，可以轻松地创建、切片和转换时间序列数据。
7. 可视化：虽然Pandas本身不提供可视化功能，但它可以和matplotlib等可视化库一起使用，将数据处理的结果可视化。
8. 高效性能：Pandas使用了C语言进行优化，因此其性能相对较高，可以处理大规模的数据集。
总的来说，Pandas是一个非常强大的数据处理库，提供了许多功能来帮助用户处理和分析数据。
pandas常用操作
pandas 基本操作模块导入import pandas as pd1.Series 创建一维数组s = pd.Series(['张三','李四','王五'])2.DataFrame二维数据表格，通过列表、字典或二维数组创建。
1)通过列表创建DataFramea=pd.DataFrame([[1,2],[3,4],[5,6]],columns = ['data','score'],index = ['A','B','C']) print(a)运行结果如下：data scoreA 1 2B 3 4C 5 6●columns：用于指定列索引名称；●index：用于指定行索引名称。
2)通过字典创建DataFrame，默认以字典的键名作为列索引。
data = pd.DataFrame( { ‘a’:[1,3,5], ‘b’:[2,4,6] },index = [‘x’, ‘y’, ‘z’ ] )print(data) #运行结果如下：a bx 1 2y 3 4z 5 6如果想以字典的键名作为行索引，可以用from_dict()函数将字典转换成DataFrame，同时设置参数orient的值为index，代码如下：data = pd.DataFrame.from_dict( { ‘a’:[1,3,5], ‘b’:[2,4,6] }, orient = ’index’ )3)通过二维数组创建DataFrameimport numpy as npimport pandas as pda = np.arange(9).reshape(3,3)b = pd.DataFrame(a,index = [‘x’,’y’,’z’], columns = [‘A’,’B’,’C’])print(b) #运行结果如下：A B Cx 0 1 2y 3 4 5z 6 7 83.DataFrame索引修改1)通过设置index_name属性的值可以修改行索引那一列的名称。
Python与数据分析NumPy与Pandas介绍
Python与数据分析NumPy与Pandas介绍Python是一种高级编程语言，其简单易用的语法和强大的数据处理能力，使其成为当今数据分析领域中最常用的工具之一。
在Python中，NumPy库和Pandas库是两个主要的数据分析库，它们提供了丰富的功能和工具，大大简化了数据处理和分析的过程。
一、NumPy介绍NumPy是Python科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组对象和各种用于数组操作的函数，是许多其他数据分析库的基础。
NumPy的主要特点和优势包括：1. 强大的多维数组对象：NumPy的核心是ndarray对象，它是一个多维数组，可以存储同一类型的数据。
ndarray比Python原生的列表更加高效，能够更好地处理大规模数据。
2. 快速的数组操作：NumPy提供了许多各种各样的函数和操作符，用于对ndarray进行快速的数学和逻辑运算。
这些操作是通过底层的C语言实现的，因此速度非常快。
3. 广播功能：NumPy的广播功能使得对不同形状的数组进行运算变得更加简单。
它可以自动将较小的数组广播到较大数组的形状，从而使得两个不同形状的数组之间的运算变得方便和高效。
4. 内存效率：NumPy的数组将数据存储在一块连续的内存块中，相比Python原生的列表更加节省内存，并且提供了更高效的存储和访问方法。
5. 科学计算的核心库：NumPy不仅提供了数组操作和数学函数，还提供了许多常用的科学计算函数，比如傅里叶变换、线性代数运算、随机数生成等。
因此，NumPy是许多其他数据分析库的基础。
二、Pandas介绍Pandas是建立在NumPy之上的数据分析工具包，提供了一种灵活和高效的数据结构DataFrame，用于处理结构化数据。
Pandas的主要特点和优势包括：1. 强大的数据处理能力：Pandas的核心是DataFrame对象，它是一个二维表格数据结构，可以方便地处理和分析表格型数据。
DataFrame提供了丰富的数据处理和操作方法，比如排序、过滤、聚合等。
Python数据分析基础教程-教学大纲
《Python数据分析基础教程》课程教学大纲课程编号：学分：8学分学时：128学时（最佳上课方式：理实一体化上课）适用专业：大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业一、课程的性质与目标《Python数据分析基础教程》是面向大数据应用技术专业、信息管理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用基础课程，本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python语言基础以及Python数据分析常用库，如NumPy、Matplotlib、pandas和scikit-learn库的运用等内容。
通过本课程的学习，学生不仅可以更好地理解Python数据分析中的基本概念，还可以运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
二、课程设计理念与思路通过数据分析的案例，介绍数据分析的概念、数据分析的流程以及Python数据分析常用库的应用。
同时，为便于读者能更好地理解Python的数据分析，介绍了Python 的基础语法。
最后，运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。
本书各个章节中都有许多示例代码，通过示例代码帮助读者更好地理解Python数据分析中的基本概念，同时，为提高读者对数据分析技术的综合运用能力，在各个章节中还设置了项目实践的综合训练和思考练习等内容。
三、教学条件要求操作系统：Windows 7开发工具：Python3.6.3，PyCharm、Jupyter notebook四、课程的主要内容及基本要求第一章数据分析概述第二章Python与数据分析第三章Python语言基础第四章NumPy数组与矢量计算第五章用Numpy进行简单统计分析第六章数据可视化—Matplotlib库第七章 pandas数据分析基础第八章用pandas进行数据预处理第九章机器学习库scikit-learn入门第十章电影数据分析项目五、考核模式与成绩评定办法本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
pandas使用手册
pandas使用手册摘要：1.引言2.pandas 的安装与基本概念3.pandas 的数据结构4.pandas 的数据操作5.pandas 的数据分析与可视化6.pandas 的高级功能7.pandas 的应用案例8.总结正文：【引言】pandas 是一个强大的数据处理库，广泛应用于数据分析、数据清洗和数据可视化等领域。
本文将详细介绍pandas 的使用手册，帮助读者更好地理解和运用这个库。
【pandas 的安装与基本概念】首先，我们需要安装pandas 库。
可以使用pip 命令进行安装：`pip install pandas`。
pandas 主要由以下几个部分组成：Series（序列）、DataFrame（数据框）、Index（索引）和Timedelta（时间间隔）。
【pandas 的数据结构】pandas 提供了两种主要的数据结构：Series 和DataFrame。
Series 是一维数据结构，类似于字典，可以存储任意类型的数据。
DataFrame 是二维数据结构，类似于表格，可以存储多列数据。
【pandas 的数据操作】pandas 提供了丰富的数据操作函数，包括数据导入、数据清洗、数据转换、数据筛选、数据排序等。
例如，可以使用`read_csv()`函数导入CSV 文件，使用`fillna()`函数填充缺失值，使用`astype()`函数转换数据类型，使用`loc[]`和`iloc[]`函数选取数据等。
【pandas 的数据分析与可视化】pandas 内置了基本的数据分析功能，例如统计描述、数据透视表、分组聚合等。
此外，pandas 还提供了与matplotlib 和seaborn 等可视化库的接口，方便进行数据可视化。
【pandas 的高级功能】pandas 还提供了许多高级功能，例如时间序列分析、数据透视表、分组聚合等。
这些功能可以帮助用户处理更复杂的数据分析任务。
【pandas 的应用案例】最后，我们将通过一个实际案例，演示如何使用pandas 进行数据处理、分析和可视化。
pandas库使用手册
pandas库使用手册（最新版）目录一、pandas 库简介二、pandas 库的基本使用方法1.导入 pandas 库2.创建 DataFrame3.访问和修改 DataFrame 的数据4.使用函数对 DataFrame 进行操作5.保存和读取 DataFrame正文一、pandas 库简介pandas 是一个开源的 Python 数据分析库，它提供了强大的数据结构和数据分析工具。
pandas 的主要功能是处理表格数据，它的数据结构DataFrame 类似于 Excel 中的表格，可以方便地对数据进行操作和分析。
二、pandas 库的基本使用方法1.导入 pandas 库在使用 pandas 之前，需要先导入 pandas 库。
通常的做法是使用import 语句导入 pandas 库，并给它起一个别名。
例如：```pythonimport pandas as pd```2.创建 DataFramepandas 提供了两种创建 DataFrame 的方法：一种是通过字典创建，另一种是通过列表创建。
- 通过字典创建 DataFrame：```pythondata = {"column1": [1, 2, 3],"column2": ["A", "B", "C"],"column3": [1.1, 2.2, 3.3]}df = pd.DataFrame(data)```- 通过列表创建 DataFrame：```pythondata = [[1, "A", 1.1], [2, "B", 2.2], [3, "C", 3.3]]columns = ["column1", "column2", "column3"]df = pd.DataFrame(data, columns=columns)```3.访问和修改 DataFrame 的数据- 访问 DataFrame 的数据：通过列名访问 DataFrame 的数据，例如：```pythonprint(df.column1)```- 修改 DataFrame 的数据：通过赋值操作修改 DataFrame 的数据，例如：```pythondf.column1 = df.column1 * 2```4.使用函数对 DataFrame 进行操作pandas 提供了许多内置函数，可以对 DataFrame 进行操作。
Python数据分析与应用-使用pandas进行数据预处理
Python数据分析与应⽤-使⽤pandas进⾏数据预处理使⽤pandas进⾏数据预处理1清洗数据⽬录合并数据2标准化数据3转换数据4⼩结5横向堆叠，即将两个表在X轴向拼接在⼀起，可以使⽤concat函数完成，concat函数的基本语法如下。
pandas.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None,verify_integrity=False, copy=True)常⽤参数如下所⽰。
1. 横向表堆叠参数名称说明objs接收多个Series，DataFrame，Panel的组合。
表⽰参与链接的pandas对象的列表的组合。
⽆默认。
axis接收0或1。
表⽰连接的轴向，默认为0。
join 接收inner或outer。
表⽰其他轴向上的索引是按交集（inner）还是并集（outer）进⾏合并。
默认为outer。
join_axes接收Index对象。
表⽰⽤于其他n-1条轴的索引，不执⾏并集／交集运算。
参数名称说明ignore_index 接收boolean。
表⽰是否不保留连接轴上的索引，产⽣⼀组新索引range(total_length)。
默认为False。
keys接收sequence。
表⽰与连接对象有关的值，⽤于形成连接轴向上的层次化索引。
默认为None。
levels 接收包含多个sequence的list。
表⽰在指定keys参数后，指定⽤作层次化索引各级别上的索引。
默认为None。
names接收list。
表⽰在设置了keys和levels参数后，⽤于创建分层级别的名称。
默认为None。
verify_integrity 接收boolearn。
表⽰是否检查结果对象新轴上的重复情况，如果发现则引发异常。
默认为False 。
1. 横向表堆叠续上表当axis=1的时候，concat做⾏对齐，然后将不同列名称的两张或多张表合并。
PythonPandas的使用！！！！！详解
PythonPandas的使⽤！！！！！详解Pandas是⼀个基于python中Numpy模块的⼀个模块Python在数据处理和准备⽅⾯⼀直做得很好，但在数据分析和建模⽅⾯就差⼀些。
pandas帮助填补了这⼀空⽩，使您能够在Python中执⾏整个数据分析⼯作流程，⽽不必切换到更特定于领域的语⾔，如R。
与出⾊的 jupyter⼯具包和其他库相结合，Python中⽤于进⾏数据分析的环境在性能、⽣产率和协作能⼒⽅⾯都是卓越的。
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Python进⾏数据分析的必备⾼级⼯具。
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案例处理数据⼀般分为⼏个阶段：数据整理与清洗、数据分析与建模、数据可视化与制表，Pandas 是处理数据的理想⼯具。
环境介绍代码⼯具：jupyternotebookpython版本：python3.8.6系统版本：win10⼀、Pands安装 打开终端指令输⼊pip install -i https:///simple/ --trusted-host pandas第⼆部分数据结构 第⼀节 Series ⽤列表⽣成 Series时，Pandas 默认⾃动⽣成整数索引，也可以指定索引l = [0,1,7,9,np.NAN,None,1024,512]# ⽆论是numpy中的NAN还是Python中的None在pandas中都以缺失数据NaN对待s1 = pd.Series(data = l) # pandas⾃动添加索引s2 = pd.Series(data = l,index = list('abcdefhi'),dtype='float32') # 指定⾏索引# 传⼊字典创建，key⾏索引s3 = pd.Series(data = {'a':99,'b':137,'c':149},name = 'Python_score')display(s1,s2,s3) 第⼆节 Dataframe DataFrame是由多种类型的列构成的⼆维标签数据结构，类似于 Excel 、SQL 表，或 Series 对象构成的字典。
深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析
书籍以实践案例的形式进行了结尾。第七章“实战案例”提供了三个不同领域 的应用案例，包括金融数据分析、电商数据分析和社会科学研究。这些案例不 仅帮助读者将理论知识应用到实际场景中，也提供了解决问题的新思路和新方 法。
《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》这本书的目录结构合 理，内容丰富且实用。这本书不仅适合初学者快速上手Pandas，也适合有一 定基础的开发者提升技能。无论大家是数据分析师、数据科学家还是对数据处 理感兴趣的开发者，这本书都会是大家学习Pandas的宝贵资源。
深入浅出Pandas：利用Python进行 数据处理与分析
读书笔记
01 思维导图
03 精彩摘录 05 目录分析
目录
02 内容摘要 04 阅读感受 06 作者简介
思维导图
本书关键字分析思维导图
分析
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ基础
进行
数据
深入
读者
进行
深入浅 出
分析
pandas
介绍
深入浅出
pandas
帮助
可以
python
领域
利用
再者，这本书对Pandas的高级功能做了深入的探讨。对于希望在数据处理和 分析上有更深入研究的读者来说，这是一本理想的参考书。书中的一些高级特 性，如矢量化操作、多表操作、分组和聚合等等，都为读者提供了强大的工具 和思考空间。
然而，这本书并不是没有不足之处。对于初学者来说，书中的一些概念和操作 可能会有些难以理解。尽管作者试图通过简单的语言来解释这些概念，但对于 没有Python和数据处理经验的初学者来说，可能需要花费更多的时间和精力 来理解。
精彩摘录
在数据处理和数据分析领域，Python语言及其强大的库Pandas已经成为了一 种不可或缺的工具。这本书，《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理 与分析》为我们揭示了Pandas的深度和广度，展示了其灵活性和功能性。以 下是一些从书中提炼的精彩摘录，这些摘录将帮助我们更好地理解和使用 Pandas。
pandas使用手册
pandas使用手册摘要：一、简介1.Pandas简介2.Pandas的应用领域二、安装和配置1.安装Pandas2.配置Pandas三、基本数据处理1.读取和写入数据2.数据清洗3.数据整理四、高级功能1.数据透视表2.数据分组和聚合3.时间序列分析4.缺失值处理5.数据可视化五、应用案例1.案例一：数据分析2.案例二：数据处理3.案例三：数据可视化六、总结与展望1.Pandas的优势2.发展趋势和展望正文：一、简介1.Pandas简介Pandas是一个开源的Python库，用于数据处理和分析。
它具有强大的数据处理能力和灵活的数据结构，广泛应用于数据科学、统计分析和机器学习等领域。
2.Pandas的应用领域Pandas适用于各种数据处理任务，包括数据清洗、数据整理、数据分析和数据可视化等。
它可以处理各种数据格式，如CSV、Excel、SQL数据库等。
同时，Pandas还提供了与NumPy、Matplotlib等库的集成，方便进行数值计算和可视化。
二、安装和配置1.安装Pandas在命令行或终端中输入以下命令即可安装Pandas：```pip install pandas```2.配置PandasPandas带有一组用户可配置的选项和设置，可以根据自己的喜好来定制Pandas环境。
例如，可以修改Pandas的显示格式、索引类型等。
具体配置方法如下：```pythonimport pandas as pd# 设置显示格式pd.set_option("display.float_format", "%.2f")# 设置索引类型pd.set_option("display.index", False)# 设置列宽pd.set_option("display.width", 100)```三、基本数据处理1.读取和写入数据Pandas提供了多种读取和写入数据的方法，如读取CSV、Excel等文件，以及从SQL数据库中查询数据。
PythonPandas是什么？Python基础入门
PythonPandas是什么？Python基础入门
近年来，随着人工智能、大数据的发展，数据分析行业迎来爆发期，人才需求持续增长，转行数据分析的人越来越多。
说起数据分析，小编为大家介绍一个数据分析工具—Pandas。
Pandas是什么?
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年底开源起来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team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和Python数据分析。
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有哪些优势?
Pandas是Python的一个数据分析包，该工具为解决数据分析任务而创建。
它纳入大量库和标准数据模型，提供高效的操作数据集所需的工具;Pandas的功能在于提供大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，而且由于Pandas是字典形式，基于Numpy创建，所以让Numpy为中心的应用变得更加简单。
总而言之，Pandas是基于Numpy的一种工具，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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
从入门到精通pandas操作Pandas简介：Python Data Analysis Library（数据分析处理库）或pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
pandas的数据结构：Series：一维数组，与Numpy中的一维ndarray类似。
二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。
Time- Series：以时间为索引的Series。
DataFrame：二维的表格型数据结构，可以理解为Series的容器。
Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。
本文主要介绍DateFrame数据结构。
本文中用到的数据集为food_info.csv，若有需要，在留言区留言即可获得。
本文只是介绍pandas的基本使用，若要详细深入学习，请参阅pandas官方文档。
1.读取.csv格式的数据文件food_info.csv文件的局部预览图：每一行：代表一种食品所包含的各种营养成分#导包import pandas#读取数据文件，并将数据赋值成一个变量..food_info = pandas.read_csv("food_info.csv")#将数据赋值成一个变量后，打印此变量的类型为Dataframe ..print(type(food_info))#打印文件中数据的类型。
object类型即string类型print(food_info.dtypes)#若对pandas中的某函数不了解，可以通过help()来查看..print(help(pandas.read_csv)).运行结果：补充：DataFrame结构中的dtype类型object————for string valuesint————for integer valuesfloat————for float values datetime————for time valuesbool————for Boolean values2. DataFrame类型的变量拥有的操作在第一步中，将要处理的数据文件读取出来并赋值给一个变量food_info，此变量的类型为DataFrame类型，下边将会对这个变量进行操作。
2.1 .head()函数：读取并显示数据的前几行A. 无参数：缺省默认显示前5行数据.#缺省默认显示前5行数据..food_info.head().运行结果：B. 有参数： .head(a)函数如果添加参数a，则显示数据的前a行.#读取并显示数据的前3行..food_info.head(3).运行结果：2.2 .tail()函数：读取并显示数据的后几行A. 无参数：.缺省默认显示后5行数据.#缺省默认显示后5行数据..food_info.tail().运行结果：B. 有参数：.tail(a)函数如果添加参数a，则显示数据的末尾a行.#读取并显示数据的后3行..food_info.tail(3).运行结果：有print与没有print的区别没有实质性的差别，只是显示的形式不同而已。
print(food_info.tail(3)) #有print和没有print显示形式有些不同运行结果：2.3 .columns函数：读取并显示列名.#读取并显示列名..food_info.columns..#print(food_info.columns).运行结果：2.4 .shape函数：返回数据文件的行数和列数.#读取并显示文件的行数和列数..food_info.shape.运行结果：2.5 .loc[ ]函数：读取文件中特定行位置的数据在Pandas中取文件特定位置的数据不像python和numpy中那样直接通过index来调A. .loc[a]函数，参数a：取第a+1行的数据（index是从0开始的）.#读取并显示特定行的数据..#返回第一行的文件数据..food_info.loc[0].运行结果：注意：当index的值超过了文件的样本个数，会报错（越界）.#返回第8889行的文件数据..food_info.loc[8888].运行结果：B. .loc[a:b]函数，参数a:b ：取从第a行到第b行的数据.#返回数据文件的3——6行数据..food_info.loc[3:6].运行结果：C. .loc[[a,b,c]]函数，参数a,b,c ：取第a，b,c三行的数据注意：这里的参数是元组形式 [a, b, c].#返回数据文件的3,5,7行数据..food_info.loc[[3,5,7]].运行结果：2.6 读取文件中特定列位置的数据A. 取一列数据.#读取并显示列名为“NDB_No”所在的那一列..ndb_col = food_info["NDB_No"]..print(ndb_col)....#也可以将列名“NDB_No”赋值给变量，然后通过变量来返回数据..col_name = "NDB_No"..ndb_col = food_info[col_name]..print(ndb_col).运行结果：B. 取特定几列数据想要取特定的几列，则只需要将想要取得列的列名弄到一起，组成一个list就可以了.#将要取得两列的列名放到一个list里，并赋给变量..columns = ["Zinc_(mg)","Copper_(mg)"]..#通过变量取得两列的数据..zinc_coop = food_info[columns] ..print(zinc_coop) ....#完全可以不依靠中间变量，意义相同..#food_info[["Zinc_(mg)","Copper_(mg)"]].运行结果：2.7 抽取列名中以（g）为单位的列的数据在 .csv数据中，有些数据是以克（g）为单位，有些数据则是以毫克（mg）为单位需求：抽取出全部以（g）为单位的列的数据数据的列表头的局部预览图如下：思路：1.首先读取列名（.columns函数）；2.然后将取得的列名转换成list格式（tolist()函数）；3.再对list遍历，找出以“（g）”结尾的列名（.endwith()函数），添加到一个空list（gram_columns）里面（.append()函数）.import pandas....#目的：想要看一下数据中有哪些列是以克（g）为单位的....food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") #读取.csv的数据文件..col_names = food_info.columns.tolist() #返回DataFrame类型变量的列名，并将其存储为list格式....gram_columns = [] #定义list的变量，准备存放以（g）为单位的列名..for c in col_names: #用for循环对为一个列名进行遍历..if c.endswith("(g)"): #如果列名是以“（g）”结尾的，则将其放入到gram_columns的列表中..gram_columns.append(c)....gram_df = food_info[gram_columns] #gram_df 是所有以（gram_columns）为列名的列的数据。
（即抽出这么几行）..print(gram_df.head(3)) #打印所有以“(g)”为单位的列名对应的数据的前三行.运行结果：2.9 数据之间的“+”“-”“×”“÷”操作在Pandas中，不但各列数据可以“+”“-”“×”“÷”任何数，两列或者多列数据之间也可以进行“+”“-”“×”“÷”。
注意：要求维度一样，当维度一样的时候，对应位置的数据进行运算。
需求：将数据中的两列数据进行乘法，然后把得到的结果作为数据的一个新的指标加入到原来的数据中，使原本数据的列数据增加一。
.#导包..import pandas...#读取文件..food_info = pandas.read_csv("food_info.csv")....#将数据中"Water_(g)"和"Energ_Kcal"这两列的数据做乘法运算（对应位置的数据相乘）..#将结果赋值给变量water_energy..water_energy = food_info["Water_(g)"]*food_info["Energ_Kcal"] ....print("原数据的shape值：",food_info.shape)...#将乘法得到的新的数据作为样本的一个指标加入到food_info变量中，命名为："Water_energy"..food_info["Water_energy"] = water_energy....print("现在的shape值：", food_info.shape)....#将三列数据组成一个list赋值给变量columns..columns = ["Water_(g)","Energ_Kcal","Water_energy"]..#将list作为food_info的参数..water_energy_togher = food_info[columns] ..water_energy_togher....#以上的三行代码，可以合并为下边的一句..#注意三个列名组成的是一个list元组形式,然后传到food_info[]中..#print(food_info[["Water_(g)","Energ_Kcal","Water_energy"]]).运行结果：2.10 .max()函数：求某一列数据的最大值需求：求某一列数据的最大值.#求某一列数据的最大值..#首先定位到某一列，然后使用.max()函数，求出最大值..max_calories = food_info["Energ_Kcal"].max()..print("max = ",max_calories).运行结果：2.11 .sort_values()函数：排序.#排序操作..#sort_values()：对数据进行排序..#参数：首先要给一个列名（即对此列数据进行排序）..#inpalce = True：排序后生成另外新的DataFrame数据，而不是原来的那个。