Python Pandas Tutorial

Python Pandas 教程

Pandas 是一个开源的、基于 BSD 许可的 Python 库，它为 Python 编程语言 提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。本 Pandas 教程 专为希望了解 Pandas Python 包的基础知识和高级功能的人员准备。Python 与 Pandas 广泛应用于各个领域，包括学术和商业领域，包括金融、经济学、统计学、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。

什么是 Pandas？

Pandas 是一个强大的 Python 库，专门设计用于处理具有“关系型”或“标记型”数据的 DataFrame。它的目标与使用 Python 进行现实世界的数据分析相一致。它的灵活性和功能性使其成为各种数据相关任务必不可少的工具。因此，这个 Python 包非常适合数据操作、数据集操作、探索 DataFrame、数据分析和机器学习相关任务。要使用它，我们首先需要使用 pip 命令进行安装，例如“pip install pandas”，然后导入它，例如“import pandas as pd”。成功安装和导入后，我们可以享受 Pandas 的创新功能来处理数据集或 DataFrame。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 Series 和 DataFrame 来操作 DataFrame；其中 Series 用于处理一维标记数组，存储任何类型的数据，例如 整数、字符串 和 对象，而 DataFrame 是一种二维数据结构，用于以表格形式（使用行和列）管理和操作数据。

为什么选择 Pandas？

Pandas 的魅力在于它简化了与 DataFrame 相关的任务，并使许多与 DataFrame 相关的耗时、重复性任务变得简单，例如

  • 导入数据集 - 可用作电子表格、逗号分隔值 (CSV) 文件等形式。
  • 数据清洗 - 处理缺失值并将它们表示为 NaN、NA 或 NaT。
  • 大小可变性 - 可以从 DataFrame 和更高维度的对象中添加和删除列。
  • 数据标准化 – 将数据标准化为适合分析的格式。
  • 数据对齐 - 对象可以显式地对齐到一组标签。
    直观的合并和连接数据集 – 我们可以合并和连接数据集。
  • 数据集的重塑和透视 – 可以根据需要重塑和透视数据集。
  • 高效的处理和提取 - 使用智能的基于标签的切片、索引和子集技术来处理和提取大型数据集的特定部分。
  • 统计分析 - 对数据集执行统计运算。
  • 数据可视化 - 可视化数据集并发现见解。

Pandas 的应用

Pandas 最常见的应用如下

  • 数据清洗：Pandas 提供了清理杂乱数据、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的功能，以便进行有效的数据分析。
  • 数据探索：Pandas 可以轻松汇总统计数据、查找趋势并使用内置绘图函数、Matplotlib 或 Seaborn 集成来可视化数据。
  • 数据准备：Pandas 可以根据公共列透视、熔化、转换变量和合并数据集，以准备数据进行分析。
  • 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 本身具有基本绘图功能；它集成了并支持 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等数据可视化库，以创建创新的可视化效果。
  • 时间序列分析：Pandas 支持 日期/时间 索引、重采样、频率转换和时间序列数据的滚动统计。
  • 数据聚合和分组：Pandas groupby() 函数 允许您聚合数据并计算分组汇总统计信息或将函数应用于组。
  • 数据输入/输出：Pandas 通过读取和写入 CSV、Excel、JSON、SQL 数据库等简化了数据输入和导出。
  • 机器学习：Pandas 与 Scikit-learn 配合使用，可用于数据准备、特征工程和模型输入数据。
  • 网页抓取：Pandas 可以与 BeautifulSoup 或 Scrapy 配合使用，以解析和分析结构化的网页数据，用于网页抓取和数据提取。
  • 金融分析：Pandas 通常用于金融领域，用于股票市场数据分析、财务指标计算和投资组合优化。
  • 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、执行统计检验和可视化结果变得容易。

受众：谁应该学习 Pandas

本 Pandas 教程 专为希望了解 Pandas Python 包的基础知识和高级功能的人员准备。它最广泛地应用于数据科学、工程、研究、农业科学、管理、统计学和其他相关领域，在这些领域，数据集上的计算需要或探索 DataFrame 以发现做出富有成效的决策所需的数据洞察力。完成本教程后，您将发现自己精通 pandas Python 包，您可以从这里将自己提升到 Matplotlib、SciPy、scikit-learn、scikit-image 等其他 Python 包的更高专业水平，以继续掌握 Python 语言。

Pandas 库使用了 NumPy 的大部分功能。建议您浏览我们关于 NumPy 的教程。

学习 Pandas 的先决条件

您应该具备基本的计算机编程基础。具备 Python 和任何其他编程语言的基础知识将是一个优势。数据分析和解释方面，基本的统计学和数学知识将有所帮助。Pandas 提供了描述性统计、聚合和汇总指标计算的功能。通过打好上述基础，您将能够充分利用 Pandas 的强大功能来完成数据操作和分析任务。

Pandas 代码库

您可以在以下地址找到 Pandas 的源代码：https://github.com/jvns/pandas-cookbook

关于 Python Pandas 的常见问题

关于 Python Pandas，有一些非常常见的问题（FAQ），本节将尝试简要解答它们。

Pandas 是一个用于数据操作和分析的 Python 库。它广泛应用于数据科学、工程、研究、农业科学、管理、统计和其他需要处理数据集的相关领域。

Pandas 的主要特性如下：

  • 快速高效的 DataFrame 对象。
  • Pandas 支持各种数据加载工具，用于创建内存中的数据对象。
  • 数据对齐和缺失数据处理。
  • Pandas 允许您重塑和透视数据集。
  • 基于标签的大型数据集切片、索引和子集选择。
  • 在数据结构中插入或删除列。
  • 对数据进行分组以进行聚合和转换。
  • 高性能的合并和连接。
  • 时间序列功能。

在 Pandas 中，Series 是一个一维带标签的数组，能够存储任何类型的数据（整数、字符串、浮点数、Python 对象等）。

pandas 的两种主要数据结构是：

  • Series（一维）
  • DataFrame（二维）

Pandas 是处理现实世界中杂乱数据的最佳工具。它建立在 NumPy 之上，并且是开源的。Pandas 利用其数据结构 Series 和 DataFrame，可以快速有效地进行数据操作。它处理缺失数据，支持多种文件格式，并有助于数据清理和分析。

是的，Python pandas 可以免费用于商业用途。它对所有人开放，用户可以免费使用和修改。

Pandas 的开发始于 2008 年，由 AQR Capital Management 公司发起。到 2009 年底，它已经开源，现在由全球的贡献者社区积极维护。

pandas 的两种主要数据结构是：

  • Series - 一维带标签的数组。
  • DataFrame - 带有标签轴的二维数据表。

安装 pandas 最简单的方法是将其作为 Anaconda 发行版的一部分进行安装，Anaconda 是一个用于数据分析和科学计算的跨平台发行版。对于大多数用户而言，建议使用 Conda 包管理器进行安装。有关更多详细信息，请参阅我们的环境设置教程。

Pandas 提供了构建在 NumPy 之上的高级数据操作工具。Pandas 模块主要处理表格数据，而 NumPy 模块处理数值数据。

Pandas 是一个 Python 包，它提供了快速、灵活且富有表现力的数据结构，旨在使处理“关系型”或“带标签的”数据既简单又直观。它是使用 Python 进行实际、真实世界数据分析的基本高级构建块，旨在成为任何语言中最强大、最灵活的开源数据分析/操作工具。

通过我们全面且用户友好的教程，您可以学习 Python pandas。我们的 Python Pandas 教程为理解使用 Python pandas 进行数据分析编程提供了极佳的起点。您可以根据自己的节奏探索我们简单有效的学习资料。

以下是一些学习 Python Pandas 的建议：

  • 决定学习 Python Pandas 并坚持您的目标。
  • 在您的电脑上安装必要的工具，例如 Anaconda 或 Miniconda。
  • 从我们的 Python Pandas 教程开始，并逐步从基础知识开始学习。
  • 阅读更多文章，观看在线课程或购买关于 Python Pandas 的书籍，以加深您的理解。
  • 通过开发包含 Python Pandas 和其他技术的小型项目来应用您学到的知识。

您可以通过以下方式处理 DataFrame 中的缺失值：

  • 插入缺失数据
  • 对缺失数据进行计算
  • 删除缺失数据
  • 填充缺失数据
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