Pandas简介

1. Pandas定义

    Pandas 是 Python 语言的扩展程序库，用于数据分析。panel data（面板数据），Python data analysis（Python 数据分析）。Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas 是强大的分析结构化数据工具集，基础是 Numpy（提供高性能矩阵运算）

2. Pandas 应用

     Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

（1）金融领域：金融机构使用 Pandas 处理和分析股票市场数据、财务数据、交易数据等。Pandas 的灵活性和高效性使得金融分析师能够快速进行数据清洗、统计分析、建模等工作。

（2）科学研究：科学研究领域经常涉及大量的实验数据、观测数据等，Pandas 提供了强大的工具来处理和分析这些数据，例如天文学、生物学、地球科学等领域。

（3）企业数据分析：各种企业和组织都需要对业务数据进行分析，以支持决策和战略规划。Pandas 提供了处理和分析企业数据的功能，包括销售数据、客户数据、运营数据等。

（4）社交媒体分析：社交媒体平台产生的海量数据需要进行分析来了解用户行为、趋势和情感倾向。Pandas 可以帮助分析师处理和分析社交媒体数据，进行用户行为分析、情感分析等。

（5）医疗保健：医疗保健领域需要处理和分析大量的医疗数据，包括患者数据、临床试验数据、医疗图像数据等。Pandas 提供处理和分析这些数据的工具，支持医疗研究和临床决策。

（6）教育研究：教育领域可以利用 Pandas 来处理学生表现数据、教学评估数据、课程数据等，从而进行教育研究和改进教学质量。

（7）市场营销：市场营销专业人员可使用 Pandas 分析市场数据、客户数据、广告数据等，以制定营销策略和优化市场活动效果。

3. Pandas数据结构

     Pandas 的主要数据结构是 Series与 DataFrame。

    Series（一维数据）是类似于一维数组的对象，由一组数据（各种 Numpy 数据类型）以及与之相关的数据标签（索引）组成。可理解为带索引的一列数据，Index 表示索引，Value 表示数据。

    DataFrame（二维数据）是表格型数据结构，含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。可理解为每行有行索引（0, 1, 2），每列有列标签（Name, Age, City）。

4. Pandas 特点

（1）数据结构：Pandas 提供了两种主要的数据结构：Series 和 DataFrame。Series 是一维标记数组，类似于 Python 中的列表或 NumPy 中的数组，而 DataFrame 是一个二维的表格型数据结构，类似于 SQL 表或 Excel 表格。

（2）数据加载与保存：Pandas 可以从各种数据源加载数据，包括 CSV 文件、Excel 表格、SQL 数据库、JSON 文件等，并且可以将处理后的数据保存到这些格式中。

（3）数据清洗与转换：Pandas 提供了丰富的函数和方法，用于数据清洗、处理缺失值、重复值、异常值等，以及进行数据转换、重塑和合并操作。

（4）数据分析与统计：Pandas 提供了各种统计函数和方法，用于描述性统计、聚合操作、分组运算、透视表等数据分析任务。

（5）数据可视化：Pandas 结合了 Matplotlib 库，可以轻松进行数据可视化，绘制各种统计图表，如折线图、散点图、直方图等。