Python数据分析与处理---Pandas库介绍

一、Pandas概述

Pandas是数据分析三大剑客之一，是Python的核心数据分析库，它提供了快速、灵活、明确的数据结构，能够简单、直观、快速地处理各种类型的数据，具体介绍如下所示

Pandas能够处理以下类型的数据：

1.与SQL或Excel表类似的数据

2.有序和无序（非固定频率）的时间序列数据

3.带行、列标签的矩阵数据

4.任意其他形式的观测、统计数据集

Pandas提供的两个主要数据结构类Series（一维）与DataFrame（二维），可以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型案例，并且Pandas是基于NumPy开发的，可以与其他第三方科学计算库完美集成

Pandas的功能很多，它的优势如下：

1.处理浮点与非浮点数据里的缺失数据，表示为NaN

2.大小可变，例如插入或删除DataFrame等多维对象的列

3.自动、显式数据对齐，显式地将对象与一组标签对齐，也可以忽略标签，在Series、DataFrame计算时自动与数据对齐

4.强大、灵活的分组统计（groupby）功能，即数据聚合、数据转换

5.把Python和NumPy数据结构里不规则、不同索引的数据轻松地转换为DataFrame对象

6.智能标签，对大型数据集进行切片、花式索引、子集分解等操作

7.直观地合并（merge）、连接（join）数据集

8.灵活地重塑（reshape）、透视（pivot）数据集

9.成熟的导入、导出工具，导入文本文件（CSV等支持分隔符的文件）、Excel文件、数据库等来源的数据，导出Excel文件、文本文件等，利用超快的HDF5格式保存或加载数据

10.时间序列；支持日期范围生成、频率转换、移动窗口统计、移动窗口线性回归、日期位移等时间序列共功能

二、安装Pandas

1.pip命令进行安装

pip install Pandas
2.通过Pycharm编辑器安装

另外，还需要注意以下一点：Pandas有一些依赖库

例如，当通过Pandas读取Excel文件时，如果只安装Pandas模块，还需要安装xlrd和xlwt模块

三、轻松导入Excel数据

1.打开Pycharm，在代码编辑窗口编写如下代码，并运行

 read_excel()方法：读取数据表

head()方法：输出前5行数据

运行窗口中可以看到，pandas读取到了我们表格中的数据

最后免费分享给大家一份Python全套学习资料，包含视频、源码，课件，希望能帮到那些不满现状，想提升自己却又没有方向的朋友。

关于Python技术储备

学好 Python 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 Python 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、Python必备开发工具

三、Python视频合集

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

四、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

五、Python练习题

检查学习结果。

六、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

 因链接常被和谐，可戳安全链接：

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/小蓝xlanll/article/detail/447527?site