作者：韩信子@ShowMeAI
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一、Pandas介绍

• 官网：http://pandas.pydata.org/
• 文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/

Pandas最后由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源进去，目前由专一于Python数据包开发的PyData开发团队持续开发和保护，属于PyData我的项目的一部分。Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。

Pandas是Python中最罕用到的数据操作和剖析工具包，它构建在Numpy之上，具备简洁的应用接口和高效的解决效率。数据迷信、机器学习AI利用过程，波及数据荡涤和剖析的操作也频繁应用到Pandas。

Pandas有着与Numpy相似的代码格调，但Pandas次要基于其Dataframe对象解决表格型或异质型数据，而之前介绍到的Numpy更适宜解决同质的数值类型数据。

当咱们提到python数据分析的时候，大部分状况下都会应用Pandas进行操作。本篇为pandas系列的导语，对pandas进行简略介绍，整个系列笼罩以下内容：

• 图解Pandas外围操作函数大全
• 图解Pandas数据变换高级函数
• Pandas数据分组与操作

二、Pandas特点

• 不便地解决浮点与非浮点数据里的缺失数据，示意为 NaN；
• 大小可变：插入或删除 DataFrame 等多维对象的列；
• 主动、显式数据对齐：显式地将对象与一组标签对齐，也能够疏忽标签，在 Series、DataFrame 计算时主动与数据对齐；
• 弱小、灵便的分组（group by）性能：拆分-利用-组合数据集，聚合、转换数据；
• 把 Python 和 NumPy 数据结构里不规则、不同索引的数据轻松地转换为 DataFrame 对象；
• 基于智能标签，对大型数据集进行切片、花式索引、子集合成等操作；
• 直观地合并（merge）、连贯（join）数据集；
• 灵便地重塑（reshape）、透视（pivot）数据集；
• 轴反对结构化标签：一个刻度反对多个标签；
• 成熟的 IO 工具：读取文本文件（CSV 等反对分隔符的文件）、Excel 文件、数据库等起源的数据，利用超快的 HDF5 格局保留 / 加载数据；
• 工夫序列：反对日期范畴生成、频率转换、挪动窗口统计、挪动窗口线性回归、日期位移等工夫序列性能。

三、Pandas装置

能够在命令行基于以下命令装置pandas（如果应用anaconda集成环境，内置环境自带pandas，无需装置）：

pip install pandas
conda install pandas
python3 -m pip install --upgrade pandas

对于Linux，比方Ubuntu，能够应用上面的办法装置，但可能呈现各种依赖缺失或者装置谬误：

sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython python-pandas python-sympy python-nose

装置完Pandas后，咱们就能够在python环境中导入它了：

import pandas as pd

有时候，咱们会独自导入pandas蕴含的两个重要数据结构：

from pandas import Series, DataFrame

能够如下查看以后Pandas的版本信息：

pd.__version__

材料与代码下载

本教程系列的代码能够在ShowMeAI对应的github中下载，可本地python环境运行，能迷信上网的宝宝也能够间接借助google colab一键运行与交互操作学习哦！

本系列教程波及的速查表能够在以下地址下载获取：

• Pandas速查表
• NumPy速查表
• Matplotlib速查表
• Seaborn速查表

拓展参考资料

• Pandas官网教程
• Pandas中文教程

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• 图解Pandas外围操作函数大全
• 图解Pandas数据变换高级函数
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