Python数据分析核心库Pandas入门指南：从安装到Series与DataFrame详解

前言

Python在数据可视化方面表现优异，其生态系统中包含众多优秀的绘图库，能够生成形象直观且清晰的图表。

本文将重点介绍用于数据分析的核心支持库：Pandas。

初识Pandas：

Pandas是Python语言中一个专为数据分析设计的扩展程序库。

作为一个遵循BSD许可的开源库，Pandas提供了高性能且易于使用的数据结构及数据分析工具。

Pandas的名称源自“panel data”（面板数据）与“Python data analysis”（Python数据分析）两个术语的结合。

Pandas是一个功能强大的结构化数据分析工具集，其基础依赖于提供高性能矩阵运算的Numpy库。此外，Series和DataFrame是其中最为常用的两个组件。

Pandas支持从多种文件格式导入数据，包括CSV、JSON、SQL以及Microsoft Excel等。

Pandas具备强大的数据运算能力，支持归并、重塑、筛选等操作，同时也支持数据清洗和特征工程处理。

目前，Pandas已广泛应用于学术研究、金融分析、统计学等多个数据分析领域。

Pandas的主体：

Pandas的核心数据结构为Series（一维数据）和DataFrame（二维数据）。这两种结构足以应对金融、统计、社会科学及工程领域中大多数典型的数据处理用例。

Series是一种带标签的一维同构数组，类似于一维数组对象。它由一组数据（可以是各种Numpy数据类型）以及与之对应的数据标签（即索引）组成。

DataFrame是一个带标签、大小可变的二维异构表格。作为一种表格型数据结构，它包含一组有序的列，每列可以拥有不同的值类型（如数值、字符串或布尔值）。DataFrame同时具备行索引和列索引，从概念上可以看作是由Series组成的字典，这些Series共享同一个索引。

Pandas的安装：

在终端中输入安装命令即可。如果您使用Anaconda中的Jupyter进行代码编写，也可以在Anaconda终端中执行安装操作。安装完成后即可直接使用，因为Pandas是Python的一个库，只需拥有Python编译器环境即可，无需额外安装其他软件。

pip install pandas

Pandas的应用：

第一步：导入pandas库。

import pandas as pd

第二步：学习pandas中的Series结构。

Pandas Series类似于表格中的一列（column），可视为一维数组，能够保存任何数据类型。Series由索引（index）和列组成，其构造函数如下：

pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

参数说明：

data：一组数据，类型为ndarray。

index：数据索引标签，若未指定，则默认从0开始计数。

dtype：数据类型，系统会自动判断。

name：设置Series的名称。

copy：是否拷贝数据，默认为False。

Demo：

示例一：

import pandas as pd

a = ["shimmer", "zhuzhu", "recently祝祝"]

myvar = pd.Series(a)

print(myvar)

代码运行结果：

示例二：可以修改索引值。

示例三：使用字典创建，通过key/value对象，类似字典的方式来创建Series。

示例四：可以通过指定索引值来提取数据。

第三步：pandas中的Dataframe结构。

DataFrame是一个表格型的数据结构，包含一组有序的列，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）。

DataFrame的构造方法如下：

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

参数说明：

data：一组数据，类型可以是ndarray、series、map、lists或dict等。

index：索引值，也可称为行标签。

columns：列标签，默认为RangeIndex (0, 1, 2, …, n)。

dtype：数据类型。

copy：拷贝数据，默认为False。

Demo：

示例一：指定列标。

示例二：列分开插入，通过字典的形式创建。

示例三：使用字典（key/value），其中字典的key为列名。

示例四：通过loc取值，类似于列表中通过index【number】取值。

示例五：可以返回多行数据，使用[[ … ]]格式，…为各行的索引，以逗号隔开。

示例六：指定索引值。

示例七：取指定索引值。

本篇内容到此结束，希望阅读完这篇文章对您有所帮助。

总结

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