Python数据分析 Pandas库-初步认识

Python数据分析 Pandas库-初步认识

认识Pandas

​ pandas是一个非常实用的Python工具，我们可以把它想象成一个超级强大的表格处理工具，它比Excel更智能，操作更为简单。pands可以从各种文件格式（CSV、JSON、SQL、Excel）中导入数据，可以对各类数据进行运算操作，还能对数据进行清洗和数据加工等特性。

pandas的用途

• 数据清洗：可以快速处理缺失值、重复数据和数据类型转换等问题。

• 数据操作：提供了灵活的数据操作功能，如数据筛选、排序、分组、汇总和合并等。

• 数据处理：支持对数据进行高效的行列操作，例如数据透视表、交叉表等。

• 数据分析：能够进行基本的统计分析和计算，如均值、中位数、标准差等，以及更复杂的数据分析任务。

• 数据导入导出：可以方便地从各种数据源（如CSV、Excel、SQL数据库等）导入数据，也能将数据导出到不同格式的文件中。

• 时间序列分析：提供强大的时间序列数据处理和分析功能，包括日期范围生成、时间偏移、频率转换等。

• 数据可视化：虽然 pandas 本身不专注于可视化，但它可以与 matplotlib 或 seaborn 等库配合使用，进行数据可视化。

Pandas的数据结构：

series列的主要组成：

series：它是一种了类似一维数组或python中列表的一个对象，它具有一个索引标签，我们可以把它想象成一个带有标签的数组。

索引标签（Index）：

• 作用：为每个数据元素提供一个标签，使得数据的访问和操作更加方便。
• 特性：索引标签可以是任何可哈希类型的数据，如整数、字符串等。索引可以是自定义的，也可以是默认的整数索引。

数据元素（Data）：

• 作用：存储实际的数据值，可以是任何数据类型（整数、浮点数、字符串等）。
• 特性：数据元素可以通过索引标签进行访问、修改和操作。

主要功能

• 访问数据：通过标签或位置索引访问数据。
• 数据操作：支持各种操作，如算术运算、统计计算等。
• 数据清洗：可以处理缺失数据、重复数据等。

Series 是处理一维数据非常便利的工具，特别适合进行快速的数据操作和分析。

DataFrame

DataFrame : 它是一种表格类型的数据结构，组成它的对象是由多个series列组成一个二维的表。

DataFrame的表结构

• 行和列：DataFrame 具有行和列，可以看作是一个二维的表格。每一列是一个 Series 对象。

• 标签：行和列都可以有标签。行标签是索引，列标签是列名。

DataFrame的列结构：

• 列数据：DataFrame 的每一列实际上是一个 Series 对象。每个 Series 对象有相同的行索引，但列标签不同。

• 类型一致性：虽然每列的 Series 可以包含不同的数据类型，但每列内部的数据类型应该一致。

主要功能

• 数据选择：可以通过标签或位置索引选择特定的行和列。
• 数据处理：支持多种数据处理和转换操作，如添加/删除列、合并数据等。
• 数据分析：提供各种统计函数和数据聚合功能，便于数据分析。
• 数据导入/导出：可以轻松地从 CSV、Excel 等文件格式中读取数据，也可以将数据保存到这些格式中。