Python数据处理工具之pandas

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Pandas是一个开源的数据分析库，它提供了高效率、直观的数据结构、以及对时间序列数据的友好支持。其API采用了熟悉的R语言风格，让使用者上手更加容易。

pandas的出现主要是为了解决数据分析任务中数据获取、整合、清洗、分析等过程中的繁琐工作。相比于其他同类库，比如numpy、scipy、statsmodels等，pandas更加易用、更加高效、更加直观。它具有以下几个特点：

1. 强大的DataFrame对象，可以高效存储和处理二维表型的数据；
2. 提供丰富的统计方法，可以快速进行数据预处理、特征提取、降维等；
3. 支持缺失值自动处理、合并、连接、切分等操作；
4. 可以读取各种文件类型的数据（包括csv、excel等）并转换成DataFrame；
5. 可与numpy及statsmodels等第三方库联动，实现更丰富的数据分析功能。

通过本文，希望大家能够进一步了解pandas这个优秀的数据处理工具，并使用其提供的丰富的函数和方法进行数据分析。

2.基本概念术语说明

2.1 DataFrame

DataFrame是pandas中最常用的两个数据结构之一。它是一个带有行索引和列标签的二维结构。如下图所示：

图中，左边是Series，它是一个一维数组，通常用来表示一列数据。右边是DataFrame，它由多个Series组成，每个Series包含相同的索引标签。这些索引标签称作列索引，每行数据称作行索引。例如，在上述图中，”Name“和”Age

代码007普通

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