什么是Pandas？

一个开源的Python类库:用于数据分析、数据处理、数据可视化

• 高性能
• 容易使用的数据结构·容易使用的数据分析工具

很方便和其它类库一起使用

• numpy:用于数学计算
• scikit-learn:用于机器学习

如何下载安装Pandas？

• 下载使用Python类库集成安装包: anacondahttps://www.anaconda.com

  • 当今最流行的Python数据分析发行版
  • 已经安装了数据分析需要的几乎所有的类库
• pip install pandas

Pandas数据读取

Pandas需要先读取表格类型的数据，然后进行分析

Pandas读取excel表:

import pandas as pd

fpath = './work.xlsx'
pvuv = pd.read_excel(fpath)
pvuv

Pandas数据结构

Data Frame &Series

• DataFrame:二维数据，整个表格，多行多列
• Series:Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（不同数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
  

Series

• 仅有数据列表即可产生最简单的Series

  • 

    

• 创建一个具有标签索引的Series

  • 

• 使用Python字典创建Series

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• 根据标签索引查询数据（类似Python的字典dict）

  • 

    

DataFrame

DataFrame是一个表格型的数据结构

• 每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等)
• 既有行索引index,也有列索引columns
• 可以被看做由Series组成的字典

创建dataframe最常用的方法:读取纯文本文件、excel、mysql数据库

• 根据多个字典序列创建dataframe(Key 列；Value 对应列的值； 每一列的下标 => 行索引)

  • 

    

从DataFrame中查询出Series

• 如果只查询一行、一列，返回的是pd.Series
• 如果查询多行、多列，返回的是pd.DataFrame

• 查询一列，结果是一个pd.Series(index为行索引)

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• 查询多列，结果是一个pd.DataFrame

  • 

• 查询一行，结果是一个pd.Seriesindex为列索引)

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• 查询多行，结果是一个pd.DataFrame(注意与切片的区别，最后’3‘也包含了)

  • 
    Pandas学习系列说明：本系列仅仅作为Pandas视频的归纳总结与记录，在此感谢蚂蚁学Python