Python Pandas 简明教程

Python Pandas Tutorial

Pandas 是一个开源的、BSD 许可的 Python 库，为 Python programming language 提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。本 Pandas tutorial 面向希望了解 Pandas Python 包的基础和高级特性的用户编写。带 Pandas 的 Python 可用于广泛的领域，包括学术和商业领域，如金融、经济、统计、分析等。在本教程中，我们将了解 Python Pandas 的各种功能以及如何在实践中使用它们。

What is Pandas?

Pandas 是一个强大的 Python 库，专门用于处理具有“关系”或“标签”数据的 DataFrame。其目标与使用 Python 执行现实世界数据分析保持一致。其灵活性和功能性使其成为各种与数据相关的任务的不可或缺的工具。因此，此 Python 包非常适合数据操作、操作数据集、探索 DataFrame、数据分析和机器学习相关任务。要在其上工作，我们应该首先使用类似于“pip install pandas”的 pip 命令安装它，然后使用"import pandas as pd" 导入它。在成功安装和导入后，我们可以使用 pandas 的创新功能来处理数据集或 DataFrame。由于 Pandas 的通用性和易用性，使其成为使用 Python 处理结构化数据的首选工具。

通常，Pandas 使用 Series 和 DataFrame 来操作 DataFrame；其中 Series 处理一维标签数组，其中包含任意类型的数据，例如 integers 、 strings 和 objects ，而 DataFrame 是一个二维数据结构，它以表格形式管理和操作数据（使用行和列）。

Why Pandas?

Pandas 的优点在于它简化了与 DataFrame 相关的任务，并简化了处理 DataFrame 中涉及的许多耗时、重复性的任务，例如：

  1. Import datasets - 以电子表格、逗号分隔值 (CSV) 文件等形式提供。

  2. Data cleansing - 处理缺失值并将其表示为 NaN、NA 或 NaT。

  3. Size mutability - 可以向 DataFrame 和更高级别的对象添加和删除列。

  4. Data normalization - 将数据标准化为适合于分析的格式。

  5. Data alignment - 对象可以明确地与一组标签对齐。直观地合并和连接数据集 - 我们合并和连接数据集。

  6. Reshaping and pivoting of datasets - 可以根据需要对数据集进行重新整形和透视。

  7. Efficient manipulation and extraction - 使用基于标签的智能切片、索引和子集技术来操作和提取大型数据集的特定部分。

  8. Statistical analysis - 对数据集执行统计操作。

  9. Data visualization - 可视化数据集并发现见解。

Applications of Pandas

Pandas 最常见的应用如下：

  1. Data Cleaning ：Pandas 提供功能来清除混乱的数据、处理不完整或不一致的数据、处理缺失值、删除重复项和标准化格式以进行有效的数据分析。

  2. Data Exploration ：Pandas 可以使用内置绘图函数、Matplotlib 或 Seaborn 集成轻松地总结统计信息、查找趋势和可视化数据。

  3. Data Preparation ：Pandas 可以基于公共列透视、熔合、转换变量和合并数据集，以准备数据进行分析。

  4. Data Analysis : Pandas 支持描述性统计、时间序列分析、分组操作和自定义函数。

  5. Data Visualisation : Pandas 具有基本绘图功能；它集成并支持 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等数据可视化库以创建创新可视化。

  6. Time Series Analysis : Pandas 支持 date/time indexing 、重新采样、频率转换和时间序列数据的滚动统计。

  7. Data Aggregation and Grouping : Pandas groupby() function 允许您汇聚数据并计算组级汇总统计信息或将函数应用到组内。

  8. Data Input/Output : Pandas 通过读写 CSV、Excel、JSON、SQL 数据库等简化了数据输入和导出。

  9. Machine Learning : Pandas 与 Scikit-learn 协同工作，用于数据准备、特征工程和模型输入数据。

  10. Web Scraping : Pandas 可以与 BeautifulSoup 或 Scrapy 一起用于解析和分析结构化 web 数据，以进行 Web 爬取和数据提取。

  11. Financial Analysis : Pandas 广泛用于金融领域，用于股票市场数据分析、财务指标计算和投资组合优化。

  12. Text Data Analysis : 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。

  13. Experimental Data Analysis : Pandas 简化了大数据集的操作和分析，执行统计检验并可视化结果。

Audience: Who Should Learn Pandas

本 Pandas tutorial 专为那些希望了解 Python Pandas 软件包中的基础和高级功能的人员准备。它最广泛地应用在数据科学、工程、研究、农学科学、管理学、统计学和其他相关领域，在这些领域，数据集合的计算需要或探索数据框架，找出有益决策所需的见解数据。完成本教程后，您将发现自己熟练掌握 Python Pandas 软件包，从中您可以提升自己在其他 Python 软件包（如 Matplotlib、SciPy、scikit-learn、scikit-image 等）方面的专业知识，不断掌握 Python 语言。

Pandas 库利用 NumPy 的大多数功能。建议您阅读我们 NumPy 中的教程。

Prerequisites To Learn Pandas

您应具有一定的计算机编程基础。对 Python 和任何编程语言有基本的了解会更好。统计和数学的基本知识有助于数据分析和解读。Pandas 提供用于描述性统计、聚合和汇总指标计算的功能。通过掌握上述基础，您将能充分利用 Pandas 的强大功能进行数据操作和分析任务。

Pandas Codebase

您可以在 https://github.com/jvns/pandas-cookbook 中找到 Pandas 的源代码。