1. 前言

1.1 Pandas 概述

pandas 是 Python 编程语言中一个功能强大、快速且易于使用的开源数据分析和操作的 Python 库，它是最流行的数据科学 Python 库，提供了用于数据分析和操作的结构化数据集（主要是表格型数据）。
pandas 的名字来源于 “panel data”（面板数据）和 “Python data analysis”（Python 数据分析）的结合。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。

1.2 Pandas 特点

Pandas 作为数据分析领域的强大工具，其核心优势在于其灵活且高效的数据处理能力，尤其擅长处理表格型数据。

以下是 Pandas 的主要特点和功能：

数据结构：
Pandas 提供了两种核心数据结构——Series 和 DataFrame。

• Series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种 Numpy 数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
• DataFrame 则是一个二维表格，可以容纳多种类型的数据，不同的列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值），并支持行和列的索引，类似于 Excel 表格或 SQL 数据库表。这种结构使得数据操作更加直观和方便。

数据加载与保存：
Pandas 支持从多种数据源加载数据，包括 CSV 文件、Excel 表格、SQL 数据库、JSON 文件等，从而确保数据获取途径的多样性和便捷性。
在处理完数据后，Pandas 还可以轻松地将结果保存回这些格式，实现了数据的无缝衔接。

数据清洗与转换：
数据清洗是数据分析过程中的重要环节。Pandas 提供了丰富的函数和方法来处理数据中的缺失值、重复值和异常值等问题。例如，可以通过插值或填充特定值来处理缺失值，通过删除或合并来处理重复值，以及通过设定阈值或使用其他统计方法来识别和处理异常值。
此外，Pandas 还支持数据的转换和重塑，如数据类型的转换、列的重命名、数据的透视等，以满足不同分析需求。

数据分析与统计：
Pandas 提供了强大的数据分析功能，包括描述性统计、聚合操作、分组运算和透视表等。这些功能可以帮助用户快速了解数据的分布情况、发现数据中的模式和关联、计算各种统计指标等。
通过 Pandas 的分析功能，用户可以更加深入地了解数据，从而做出更明智的决策。

数据可视化：
数据可视化是数据分析中不可或缺的一部分。Pandas 结合了 Matplotlib 等可视化库，可以轻松地将分析结果以图形化的方式展示出来。无论是折线图、散点图还是直方图，Pandas 都能帮助用户快速生成高质量的图表，使数据更加直观易懂。

1.3 优化应用举例

假设一个电商公司想要分析他们的销售数据。使用 Pandas，他们可以轻松地读取 SQL 数据库中的销售数据，然后进行数据清洗，处理缺失值和异常值，删除重复记录等。
接着，他们可以使用 Pandas 的数据分析功能来计算各种统计指标，如销售额、销售量、平均客单价等。
最后，他们可以利用 Pandas 的数据可视化功能，将分析结果以图表的形式展示出来，帮助公司更好地理解销售数据，优化销售策略。

1.4 Pandas 应用场景

• 数据预处理：在机器学习和数据挖掘项目中，Pandas经常用于数据预处理阶段。通过对数据进行清洗、转换和重塑等操作，可以为后续的模型训练和预测提供高质量的数据集。
• 数据分析：Pandas可以方便地对数据进行各种统计分析、可视化和数据挖掘任务，如数据相关性分析、趋势分析、聚类分析等。这些分析结果可以帮助用户更好地理解数据特征和规律。
• 时间序列分析：在金融、气象、交通等领域中，时间序列数据非常常见。Pandas提供了强大的时间序列分析功能，可以方便地对这些数据进行处理和分析。例如，可以使用Pandas计算股票价格的移动平均线、分析气温变化趋势等。

2. DataFrame

DataFrame类似于一个二维表格，它是 Pandas 中最重要的数据结构。

2.1 DataFrame结构

DataFrame 可以看作是由多个 Series 按列排列构成的表格，它既有行索引也有列索引，因此可以方便地进行行列选择、过滤、合并等操作。
DataFrame 可视为由多个 Series 组成的数据结构，如下图：

2.2 Pandas 安装

2.2.1 Pandas 安装准备

安装 pandas 首先需要在 Python 环境是下，Pandas 是一个基于 Python 的库，因此需要先安装 Python，然后再通过 Python 的包管理工具 pip 安装 Pandas。
如果您还未曾安装 Python，请参考【Python 3.12 环境搭建（Windows版）】进行安装，如果您已经安装了Python，请直接转至下一部分。

2.2.2 Pandas 安装

我们可以使用 pip 安装 pandas，语句如下:

pip install pandas

2.2.3 Pandas 包的导入

安装成功后，我们就可以导入 pandas 包使用：

import pandas as pd 

2.2.4 查看 pandas 版本

import pandas as pdpd.__version__  # 查看版本 输出：'2.2.2'

2.2.5 一个简单的

import pandas as pd
GDP_df = pd.DataFrame({'Country ID': ['USA', 'CHN' , 'IND', 'ARE', 'CAN', 'MEX'], 'Country':['United States', 'China', 'India', 'United Arab Emirates', 'Canada', 'Mexico'], 'GDP Per Capita [$]':[69375, 11891, 2116, 43538, 52791, 9967], 'Global Rank':[5, 64, 150, 24, 15, 72]})
# Let's obtain the data type of this pandas DataFrame 
type(GDP_df)

输出结果：