Python Pandas 教程

熊猫 是一个开源的 BSD 许可的 Python 库 ， 为 Python 编程语言 . This 熊猫教程 已经为那些想要了解 Pandas Python 包的基础和高级功能的人准备好了。带有 Pandas 的 Python 用于广泛的领域 ， 包括学术和商业领域 ， 包括金融 ， 经济 ， 统计 ， 分析等。在本教程中 ， 我们将学习 Python Pandas 的各种功能以及如何在实践中使用它们。

熊猫是什么 ？

熊猫 是一个功能强大的 Python 库 ， 专门设计用于处理具有 “关系 ” 或“ 标记 ” 数据的数据帧.它的目标与使用 Python 进行实际数据分析保持一致.它的灵活性和功能使其成为各种与数据相关的任务所不可或缺的.因此 ， 这个 Python 包适用于数据操作 ， 操作数据集 ， 探索数据框 ， 数据分析和机器学习相关任务.要处理它 ， 我们应该首先使用 pip 命令安装它 ， 如 “pip install pandas ” ， 然后像“ import pandas as pd ” 一样导入它。成功安装和导入后 ， 我们可以享受熊猫的创新功能 ， 以在数据集或数据帧上工作.Pandas 的多功能性和易用性使其成为在 Python 中处理结构化数据的首选工具

通常 ， Pandas 使用 系列 and DataFrame ; 其中 Series 在一维标记数组上工作 ， 该数组保存任何类型的数据 ， 如 整数 , 字符串 , and 对象 ， 而 DataFrame 是以表格形式 （ 使用行和列 ） 管理和操作数据的二维数据结构。

为什么是熊猫 ？

Pandas 的美妙之处在于 ， 它简化了与数据帧相关的任务 ， 并使处理数据帧所涉及的许多耗时 ， 重复的任务变得简单 ， 例如 ：

• 导入数据集 - 以电子表格、逗号分隔值 (CSV) 文件等形式提供。
• 数据清理 - 处理缺失值并将其表示为 NaN ， NA 或 NaT 。
• 大小可变性 - 可以在 DataFrame 和更高维对象中添加和删除列。
• 数据规范化 - 将数据标准化为适合分析的格式。

• 数据对齐 - 对象可以显式对齐到一组标签。
  直观的合并和连接数据集 - 我们可以合并和连接数据集。

• 数据集的重塑和旋转 - 数据集可以根据需要重塑和旋转。

• 高效的操作和提取 - 使用基于智能标签的切片 ， 索引和子集技术处理和提取大量数据集的特定部分。
• 统计分析 - 对数据集执行统计操作。
• 数据可视化 - 可视化数据集并发现见解。

熊猫的应用

熊猫最常见的应用如下 ：

• 数据清理 ： Pandas 提供了清理混乱数据 ， 处理不完整或不一致数据 ， 处理缺失值 ， 删除重复项和标准化格式以进行有效数据分析的功能。
• 数据探索 ： Pandas 使用内置的绘图功能 ， Matplotlib 或 Seaborn 集成轻松汇总统计数据 ， 查找趋势并可视化数据。
• 数据准备 ： Pandas 可能会根据常见的列进行透视 ， 融化 ， 转换变量和合并数据集 ， 以准备用于分析的数据。
• 数据分析 ： Pandas 支持描述性统计 ， 时间序列分析 ， 分组操作和自定义函数。
• 数据可视化 ： Pandas 本身具有基本的绘图功能 ； 它集成并支持 Matplotlib ， Seaborn 和 Plotly 等数据可视化库 ， 以创建创新的可视化。
• 时间序列分析 ： 熊猫支持 日期 / 时间 索引 、时间序列数据的重采样、频率转换和滚动统计。
• 数据聚合和分组 : Pandas groupby () 函数 允许您聚合数据并计算按组汇总的统计信息或将函数应用于组。
• 数据输入 / 输出 ： Pandas 通过读写 CSV ， Excel ， JSON ， SQL 数据库等使数据输入和导出变得容易。
• 机器学习 ： Pandas 与 Scikit - learn 在数据准备 ， 特征工程和模型输入数据方面效果很好。
• Web 刮擦 ： Pandas 可以与 BeautifulSoup 或 Scrapy 一起使用 ， 以解析和分析结构化的 Web 数据 ， 以进行 Web 抓取和数据提取。
• 财务分析 ： Pandas 通常用于金融中的股票市场数据分析 ， 财务指标计算和投资组合优化。
• 文本数据分析 ： Pandas 的字符串操作 ， 正则表达式和文本挖掘功能有助于分析文本数据。
• 实验数据分析 ： Pandas 使操作和分析大型数据集 ， 执行统计测试和可视化结果变得容易。

观众 ： 谁应该学习熊猫

This 熊猫教程 已经为那些想要了解 Pandas Python 包的基础和高级功能的人准备好了.它最广泛地用于数据科学 ， 工程 ， 研究 ， 农业科学 ， 管理 ， 统计和其他相关领域 ， 在这些领域中 ， 对数据集的计算需要或探索数据框架 ， 以找出做出富有成效的决策所需的数据见解。完成本教程后 ， 您将发现自己精通 pandas Python 包 ， 从那里您可以将自己带到其他 Python 包 （ 如 Matplotlib ， SciPy ， scikit - learn ， scikit - image 等 ） 的下一级专业知识 ， 以保持掌握 Python 语言

Pandas 库使用 NumPy 的大部分功能。建议您浏览我们的教程 NumPy .

学习熊猫的先决条件

你应该对计算机编程有基本的了解.对 Python 和任何编程语言有基本的了解者优先.统计学和数学的基本知识有助于数据分析和解释.Pandas 提供描述性统计 ， 聚合和汇总指标计算的功能.通过上述的坚实基础 ， 您将有能力利用 Pandas 的力量进行数据处理和分析任务

熊猫代码库

你可以找到熊猫的来源 https: / / github. com / jvns / pandas - cookbook