Pandas是数据分析三大剑客之一，是Python的核心数据分析库。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，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。

2、Pandas处理类型数据：

（1）与SQL或者Excel表类似的数据

（2）有序和无序的时间序列数据

（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

3、Pandas功能优点：

Pandas功能很多，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、显示数据对齐，显示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、灵活的分组统计功能，即数据聚合、数据转换。

（5）将Python和NumPy数据结构里不规则、不同索引的数据轻松转换为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、连接数据集；灵活地重塑、透视数据集。

（8）成熟的导入、导出工具，导入文本文件、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。

（9）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功能。

二、Pandas的安装

1.通过Pypl的pip工具安装

2.通过PyCharm开发环境安装

2.（1）运行PyCharm，选择File-Setting命令，打开Setting窗口，选择Project Interpreter选项。（2）点击‘+’号，打开Available Packages窗口，在搜索框中输入需添加的模块pandas，选择，点击Install Package安装。（3）Pandas有一些依赖库，如果只安装Pandas模块，则会缺少依赖库，所以需安装xlrd模块和xlwt模块。

安装xlrd步骤如下：

三、数据计算：

Pandas提供了大量的数据计算函数，可以实现求和、求均值、求最大值、求最小值、求中位数、求众数、求方差、标准差等，从而使得数据统计变得简单高效。

\\本次展示选取求和与求均值

1、求和（sum（）函数）

在Python中通过调用DataFrame对象的sum（）函数实现行/列数据的求和运算：

DataFrame.sum(axis=None,skipna=None,level=None,numeric_only=None,min_count=0,**kwargs)

（1）参数说明:

axis:axis=1 表示行，axis=0表示列，默认值为None(无)。
skipna:布尔型，表示计算结果是否排除NaN/Null值，默认值为None。

说明NaN 表示非数值。在进行数据处理、数据计算时，Pandas会为缺少的值自动分配NaN值。

level：表示索引层级，默认值为None。
numeric_only:仅数字，布尔型，默认值为None。
min_count:表示执行操作所需的数目，整型，默认值为0

**kwargs:要传递给函数的附加关键字参数。
返回值:返回 Series 对象或DataFrame对象。行或列求和数据。

（2）示例

计算语文、数学和英语三科的总成绩

import pandas as pd
data =[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,130]]

index=[1,2,3]
columns =['语文,数学',英语']
df=pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns）

下面使用sum（）函数计算三科的总成绩：

df['总成绩']=df.sum(axis=1)

2、求均值（mean（）函数）

在Python中通过调用DataFrame对象的mean（）函数实现行/列数据平均值运算：

DataFrame.sum(axis=None,skipna=None,level=None,numeric_only=None,**kwargs)

（1）参数说明:

axis:axis=1 表示行，axis=0表示列，默认值为None(无)。
skipna:布尔型，表示计算结果是否排除NaN/Null值，默认值为None。

level：表示索引层级，默认值为None。
numeric_only:仅数字，布尔型，默认值为None。
min_count:表示执行操作所需的数目，整型，默认值为0

**kwargs:要传递给函数的附加关键字参数。
返回值:返回 Series 对象或DataFrame对象。行或列平均值数据。

（2）示例

计算语文、数学和英语各科的平均值：

import pandas as pd
data =[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,130],[112,115]]

index=[1,2,3,4]
columns =['语文,数学',英语']
df=pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns）

new=df.mean()

#增加一行数据（语文、数学和英语的平均值，忽略索引）

df=df.append(new,ignore_index=True)

四、数据格式化

在进行数据处理时，尤其是在数据计算中应用求均值后，发现结果中的小数位数增加了许多。此时就需要对数据进行格式化，以增加数据的可读性。例如，保留小数点位数、百分号、千位分隔符等。

\\本次展示选取小数位数和百分比

1、设置小数位数

设置小数位数主要使用DataFrame对象的round()函数,该函数可以实现四舍五入，而它的decimals参数则用于设置保留小数的位数，设置后数据类型不会发生变化，依然是浮点型。语法如下:

DataFrame.round(decimals=0,*args,**kwargs)

（1）参数说明

decimals:每一列四舍五入的小数位数，整型、字典或Series对象。如果是整数，则将每一列四舍五入到相同的位置。否则，将字典和Series舍入到可变数目的位置;如果小数是类似于字典的，那么列名应该在键中;如果小数是级数，列名应该在索引中。没有包含在小数中的任何列都将保持原样。非输入列的小数元素将被忽略。

*args:附加的关键字参数。

**kwargs:附加的关键字参数。

返回值:返回DataFrame 对象。

（2）示例

使用round（）函数四舍五入保留小数位数：

import pandas as pd

import numpy as np

df=pd.DataFrame(np.random.random([5,5])

columns=[‘’A1‘，’A2‘，’A3‘，’A4‘，’A5’]）

print(df.round(2))#保留小数点后两位

print(df.round({'A1':1,'A2':2}))#A1列保留小数点后一位、A2列保留小数点后两位

s1=pd.Series({1,0,2],index=['A1','A2','A3'])

print(df.round(s1))#设置Series对象小数位数

2、设置百分比

在数据分析过程中，有时需要百分比数据。那么，利用自定义函数将数据就行格式化处理，处理后的数据就可以从浮点型转换成带指定小数位数的百分比数据，主要使用apply()函数与fromat（）函数。

示例：

将A1列的数据格式化为百分比数据：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.random([5, 5]),
        columns=['A1','A2', 'A3','A4','A5'])
df['百分比']=df['A1'].apply(lambda x: format(x,'.0%'))   #整列保留 0位小数
print(df)
df['百分比’]=df['A1'].apply(lambda x: format(x,'.2%'))   #整列保留两位小数
print(df)
df['百分比']=df['A1'].map(lambda x:'{:.0%}'.format(x))   #使用 map()函数整列保留0位小数
print(df)

五、日期数据处理

1、DataFrame的日期数据转换

(1)概念：

to_datetime()方法可以用来批量处理日期数据转换，对于处理大数据非常实用和方便，它可以将日期数据转换成你需要的各种格式.
to_datetime()方法的语法如下:

pandas.to_datetime(arg,errors='ignore',dayfirst=False,yearfirst=False,utc=None,box=True,format=None,exact= True,unit=None,infer_datetime_format=False,origin='unix',cache=False)

(2)参数说明：

arg:字符串、日期时间、字符串数组。
errors:值为ignore、raise或coerce，具体说明如下，默认值为ignore，即忽略错误。
ignore:无效的解析将返回原值。 raise:无效的解析将引发异常。
coerce:无效的解析将被设置为NaT，即无法转换为日期的数据将被转换为NaT。

dayfrst:第一个为天，布尔型，默认值为False。例如02/09/2020，如果值为True，则解标期的第一个为天，即2020-09-02;如果值为False，则解析日期与原日期一致，即2020-02-09.
yearfirst:第一个为年，布尔型，默认值为False。例如14-Feb-20，如果值为True，则解析是
期的第一个为年，即2014-02-20;如果值为False，则解析日期与原日期一致，即2020-02=14.
utc:默认值为None。返回 utc 即协调世界时间.

box:布尔值，默认值为True，如果值为True，则返回DatetimeIndex;如果值为False，则返
回ndarray。
format:格式化显示时间的格式。字符串，默认值为None。
exact:布尔值，默认值为True。如果为True，则要求格式完全匹配;如果为False，则允许式与目标字符串中的任何位置匹配。
unit:默认值为None，参数的单位(D、s、ms、μs、ns)表示时间的单位。
infer_datetime_format:默认值为False。如果没有格式，则尝试根据第一个日期时间字符串
断格式。
origin: 默认值为 unix。定义参考日期。数值将被解析为单位数。
cache: 默认值为 False。如果值为True，则使用唯一、转换日期的缓存应用日期时间转换。
解析重复日期字符串，特别是带有时区偏移的字符串时，可能会产生明显的加速。只有不少有50个值时才使用缓存。越界值的存在将使缓存不可用，并可能减慢解析速度。

返回值:日期时间。

(3)示例

将2020年2月14日的各种形式转换为日期格式：

import pandas as pd

df=pd.DataFrame（{'原日期':['14-Feb-20','02/14/2020','2020.02.14','2020/02/14','20220214']}）

df[转换后的日期']=pd.to_datetime(df['原日期]
print(df)

六、总结

在Python数据分析学习中，我学会了如何使用pandas进行数据的读取和写入。pandas提供了丰富的读取和写入数据的函数，可以轻松地处理各种数据格式，如CSV、Excel、SQL等。Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于 Python 编程语言的。Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）。
Pandas 是数据科学和分析领域中常用的工具之一，它使得用户能够轻松地从各种数据源中导入数据，并对数据进行高效的操作和分析。Pandas 主要引入了两种新的数据结构：DataFrame 和 Series。通过对Pandas的学习，我可以更加高效地读取和处理不同类型的数据，为后续的数据分析工作提供了基础。

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