【揭秘Pandas】轻松上手数据统计分析的强大利器

简介

Pandas是一个开源的Python数据分析库，由Wes McKinney在2008年开辟，现在由PyData团队保护。Pandas以其富强的数据处理跟分析才能，在数据科学跟数据分析范畴掉掉落了广泛利用。它构建在NumPy跟Matplotlib之上，与Python的其他科学打算库兼容，构成数据分析的三剑客。Pandas的核心数据构造包含Series跟DataFrame，为用户供给了高效的数据操纵跟分析东西。

Pandas的核心数据构造

Series

Series是一维数组，可能存储任何数据范例，每个元素都有一个独一的标签（索引）。它类似于Python中的列表或NumPy数组，但供给了更丰富的索引跟操纵功能。

import pandas as pd

# 创建一个Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
print(s)

DataFrame

DataFrame是二维表格型数据构造，可能懂得为多个Series的凑集。每个列有本人的标签，行也有响应的索引。它是Pandas中最常用的数据构造。

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {
    'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
    'Age': [20, 21, 19, 18],
    'City': ['New York', 'London', 'Toronto', 'Sydney']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Pandas的重要功能

读/写数据源

Pandas支撑从多种格局（如CSV、Excel、SQL数据库）读取数据，并能将处理后的数据保存到这些格局。

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 保存DataFrame到CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

数据清洗跟预处理

Pandas供给了处理缺掉值的东西，如填充NaN值或删除含出缺掉值的行或列。它还支撑数据范例转换、排序、去重等功能。

# 处理缺掉值
df.fillna(0, inplace=True)

# 删除含出缺掉值的行
df.dropna(inplace=True)

# 数据范例转换
df['Age'] = df['Age'].astype(int)

# 排序
df.sort_values(by='Age', inplace=True)

# 去重
df.drop_duplicates(inplace=True)

时光序列分析

Pandas内置了对日期跟时光的处理，可能便利地停止时光序列数据的切片、重采样跟打算频率转换。

import pandas as pd

# 创建时光序列数据
ts = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=pd.date_range(start='1/1/2020', periods=5, freq='D'))

# 时光序列数据切片
ts['2020-01-01':'2020-01-03']

# 时光序列数据重采样
ts.resample('M').sum()

# 打算频率转换
ts.freq_convert('H', method='ffill')

分组与聚合

经由过程groupby()函数，可能基于一个或多个列对数据停止分组，并对分组后的数据履行聚合操纵（如求跟、均匀值、计数等）。

# 分组与聚合
df.groupby('City')['Age'].mean()

透视表与穿插表

利用pivot_table()函数，可能创建透视表跟穿插表，对数据停止多维度分析。

# 创建透视表
pivot_table = df.pivot_table(values='Age', index='City', columns='Name')

# 创建穿插表
cross_table = df.crosstab(index='City', columns='Name')

总结

Pandas是一个功能富强的数据分析库，它可能帮助用户轻松地停止数据清洗、预处理、统计分析、时光序列分析等操纵。经由过程进修Pandas，用户可能愈加高效地停止数据分析任务。