pandas详细教程（涵盖全部，看这一篇就够了）

pandas认识

Pandas（Panel Data的缩写）是一个开源的Python数据处理库，它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具，用于处理和分析结构化数据。

Pandas的核心数据结构是DataFrame和Series，它们使数据的清理、转换、分析和可视化变得非常便捷。

Pandas的主要特点和功能：

1. DataFrame和Series：DataFrame是二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL表，它由行和列组成，每列可以包含不同数据类型。Series是一维标签化数组，用于存储单列数据。

2. 数据清理和预处理：Pandas提供了一系列功能，用于处理丢失数据（缺失值）、重复数据、异常值、数据类型转换等，以使数据变得更加干净和可用于分析。

3. 数据选择和过滤：Pandas允许使用标签和位置进行数据选择和过滤，包括布尔索引、条件过滤、列选择等。

4. 数据分组和聚合：Pandas支持数据分组操作，可以对数据进行分组并执行聚合操作，如求和、均值、计数等。

5. 合并和连接：Pandas提供了多种方法来合并和连接不同的数据集，包括数据库风格的连接、拼接和合并操作。

6. 时间序列处理：Pandas内置了强大的时间序列功能，支持时间索引和时间相关的操作，适用于处理时间序列数据。

7. 数据可视化：Pandas可以与Matplotlib等数据可视化库集成，帮助用户快速绘制图表和图形，以更好地理解数据。

8. 读取和存储数据：Pandas支持多种数据格式，包括CSV、Excel、SQL数据库、JSON等，可以方便地读取和存储数据。

9. 高性能计算：Pandas基于NumPy构建，因此具有高性能的数据处理能力，尤其在处理大规模数据集时非常有效。

10. 广泛应用领域：Pandas广泛应用于数据分析、数据科学、机器学习、金融建模、时间序列分析、数据清理和数据预处理等领域。

pandas的导入:  

           我前几天写了numpy的，写的很详细，这里就不写了，不会的小伙伴可以去看看我numpy的安装  包的安装

Pandas数组    

pandas库中总共有两个数据结构，一个是Series，另一个是DataFrame。 我们先来讲Series

  Series

 认识：

       Series是Pandas库中的一个主要数据结构，是一种类似一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的标签组成。这些标签通常是索引，用于对数据进行分类和定位。而Pandas库是基于NumPy构建的，专门用于处理表格和混杂数据，与NumPy不同，它更适合处理带有复杂标签的数据。类似于字典

      我们对比numpy数组来进行分析

import numpy as np
import pandas
from pandas import Series
data1=np.random.randint(1,10,size=5)
print("ndarray数组是:")
print(data1)
data2=Series(data1)
print("Series数组是:")
print(data2)

运行效果：

    

      先不用弄明白我如何创建Series数组的，下面会有详细讲解，我们观察运行图，可以发现Series数组是默认自带索引的，可能有些小伙伴会有疑问，numpy数组也有索引，然而，这两者在索引的使用和性质上存在一些关键的区别

在numpy中，一维数组的索引主要是基于位置的，从0开始并且与数据的位置有关。这种索引主要用来访问数组中的元素，但它并不提供额外的元数据或分类功能。换句话说，numpy数组的索引主要是为了定位元素，而不是为了数据的分类或标签。

相比之下，pandas的Series数组具有更复杂的索引结构。除了基于位置的索引外，Series还可以附加额外的索引，这些索引通常是字符串或其他对象类型，用于分类或标记数据。这些额外的索引使得Series数组能够更好地处理复杂的数据集，其中的数据可能需要根据多个维度或标准进行分类或查询。听不懂的小伙伴也没有关系，我这就写几个例子

import numpy as np
 
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr[0])  # 输出：1
print(arr[2])  # 输出：3

import pandas as pd
 
data = [1, 2, 3, 4, 5]
index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
series = pd.Series(data, index=index)
print(series['a'])  # 输出：1
print(series['c'])  # 输出：3

创建出来的Series对象默认会有一个索引。如果你不想使用默认的索引（隐式索引），可以在创建Series对象时通过index参数指定自定义的索引（显示索引），用于分类或标记数据，numpy数组索引主要用来访问数组中的元素，但它并不提供额外的元数据或分类功能

至于如何创建，怎么去自己加索引这些先不用管，下面会详细讲到

    创建：

   使用列表或数组创建：

使用列表和数组创建的Series数组则是副本，改变其中一个不会影响另一个。这里有个印象就可以了

import pandas as pd
data = [1, 2, 3, 4, 5]
series = pd.Series(data)

  使用numpy数组创建：

使用numpy创建出来的Series数组不是副本。这意味着当你改变原来的numpy数组时，Series也会跟着改变

import pandas as pd
import numpy as np
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
series = pd.Series(data)

 这两种都是采用数组的默认索引，要是想用自定义索引 可以加一个index属性

import pandas as pd
from pandas import Series
series = pd.Series(data=[1, 2, 3, 4, 5], index= ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(series)

运行效果：

 

 使用字典创建：

使用字典创建的Series对象也不是副本，而是与字典共享数据。因此，如果你修改了原始字典中的数据，那么对应的Series对象也会跟着改变。

字典的键作为索引，值作为数据

import numpy as np
import pandas
from pandas import Series
list={
    "name":"张三",
    "age:":18,
    "sex":"男"
}
series=Series(list)
print(series)

运行效果： 

当然,用字典创建Series时，也可以加index属性，但是一般不会这样用，感兴趣的小伙伴可以自己去尝试一下 

读取DataFrame的一列

        这个看后面的DataFrame就知道了

访问： 

      完全兼容numpy的访问，不会的小伙伴去我另外一篇补充笔记哦numpy笔记 

      直接访问：

一般不推荐：官方推荐第三种，方便后面要学的DateFrame数组的访问

import numpy as np
import pandas
from pandas import Series
s1=Series(np.random.randint(1,10,size=5))#用arrary创建一个Series数组
print(s1)
print(s1[[0,3]])

运行效果：

     

 使用显式索引：

一般不推荐：官方推荐第四种

import numpy as np
import pandas
from pandas import Series
s1=Series(np.random.randint(1,10,size=5,),index=["A","B","C","D","E"])#用arrary创建一个Series数组
print(s1)
print(s1["A"])

运行效果：

使用iloc访问机制：

配合隐式的索引，官方推荐的访问机制 ,运行结果和第一种一样

import numpy as np
import pandas
from pandas import Series
s1=Series(np.random.randint(1,10,size=5,),index=["A","B","C","D","E"])#用arrary创建一个Series数组
print(s1)
print(s1.iloc[[0,1]])

使用loc访问机制 ：

配合显式的索引，官方推荐的访问机制，运行结果和第二种一样

import numpy as np
import pandas
from pandas import Series
s1=Series(np.random.randint(1,10,size=5,),index=["A","B","C","D","E"])#用arrary创建一个Series数组
print(s1)
print(s1.loc["A"])

    切片

            这里直接用iloc（隐式索引）和loc（显示索引）进行切片

      iloc切片

 注意这里的切片是左闭右开

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series
data1=Series(np.random.randint(1,10,size=3),index=["A","B","C"])
data1=data1.iloc[0:2]#切片
print(data1)

运行效果：

     loc切片

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series
data1=Series(np.random.randint(1,10,size=3),index=["A","B","C"])
data1=data1.loc["A":"B"]#切片
print(data1)
 

运行效果：

  

运算:

   Series运算是Pandas库中的一种数据结构，类似于一维数组。它提供了许多方便的函数和方法来进行各种操作，如求和、平均值、最大值、最小值等。与Numpy类似，还是那句话，不用刻意的去记，不会的方法直接向ai取取经就好了 多写几次，再多练几次，这种东西留个印象即可，所以我这里也不讲了

总结：

Series是一种类似于一维数组的数据结构，可以保存任何数据类型，由索引和列组成。

  

  DateFrame

       认识： 

DataFrame是一个类似于二维数组或表格（如Excel表格)的对象 ，它的每列数据可以是不同的数据类型，与Series的结构相似，DataFrame也是由索引和数据组成的，不同的是，DataFrame的索引不仅有行索引，还有列索引 

   创建：

使用列表进行创建: