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　　Python熊猫教程

　　熊猫是什么？熊猫的应用

　　Pandas是BSD授权的开源软件。

　　Python数据分析支持库为Python编程语言提供了高性能且易于使用的数据结构和数据分析工具。有熊猫的Python应用领域非常广泛，包括学术和商业领域，包括金融、经济、统计、分析等等。Pandas是分析结构化数据的强大工具集；其使用基于Numpy(提供高性能矩阵运算)；它用于数据挖掘和数据分析，还提供数据清洗功能。在本教程中，我们将学习Python熊猫的各种功能以及如何在实践中使用它们。

　　本教程是为那些想学习熊猫基本知识和各种功能的人准备的。这对从事数据清理和分析的人特别有用。完成本教程后，你会发现自己拥有中等水平的专业知识，从中可以获得更高层次的专业知识。

　　学熊猫之前要对计算机编程术语有个基本的了解。任何编程语言的基础知识都是加分的。熊猫库使用NumPy的大部分功能。建议您在继续本教程之前阅读NumPy上的教程。NumPy教程连接：

　　https://www.lidihuo.com/numpy/numpy-index.html。

　　Pandas适合处理以下类型的数据：

　　具有类似于SQL或Excel表的异构列的表数据；

　　NumPy数组元素需要具有相同的数据类型，因此它们在内存中具有相同的大小。

　　有序和无序(非固定频率)时间序列数据；

　　具有行和列标签的矩阵数据，包括同构或异构数据；

　　任何其他形式的观察和统计数据集，当它被转移到Pandas数据结构时，数据不需要预先标记。

　　为什么用熊猫？

　　熊猫的主要数据结构是Series(一维数据)和DataFrame(二维数据)，足以处理金融、统计、社科、工程等领域的大多数典型用例。对于R用户，DataFrame提供了比R语言data.frame更丰富的功能，Pandas基于NumPy开发，可以与其他第三方科学计算支持库完美集成。熊猫就像一把万能的瑞士军刀。以下是它的一些优点：

　　处理浮点和非浮点数据中的缺失数据，记为NaN；

　　可变大小：插入或删除DataFrame等多维对象的列；

　　自动和显式数据对齐：将对象与一组标签显式对齐，或忽略标签，并在系列和数据帧计算期间自动与数据对齐；

　　强大灵活的按功能分组：拆分-应用-组合数据集，聚合和转换数据；

　　轻松将Python和NumPy数据结构中不同索引的不规则数据转换为DataFrame对象；

　　基于智能标签，对大数据集进行切片、花式索引、子集分解等操作；

　　直观地合并* *联接* *数据集；

　　灵活重塑，* *枢纽* *数据集；

　　Axis支持结构化标签:一个刻度支持多个标签；

　　成熟的IO工具：从文本文件(CSV等支持分隔符的文件)、Excel文件、数据库等来源读取数据，使用超快的HDF5格式保存/加载数据；

　　时间序列：支持日期范围生成、频率转换、移动窗口统计、移动窗口线性回归、日期位移等时间序列功能。

　　这些功能主要是解决其他编程语言和科研环境的痛点。数据处理一般分为几个阶段：数据整理和清洗、数据分析和建模、数据可视化和制表。Pandas是数据处理的理想工具。

　　其他注意事项：

　　熊猫跑得非常快。熊猫的很多底层算法都被Cython优化过。但是，为了保持通用性，必须牺牲一些性能。如果你专注于某个功能，你可以开发一个比熊猫还快的特殊工具。

　　Pandas是statsmodels的依赖项，所以Pandas也是Python中统计计算生态系统的重要组成部分。

　　熊猫已经广泛应用于金融领域。

　　熊猫的一个简单例子

　　# 1，安装包$ pip安装熊猫

　　# 2.进入python的交互界面$ python -i I。

　　# 3、使用熊猫进口

　　df=pd .数据帧()

　　打印(df)

　　# 4、输出结果空数据帧

　　列：[]

　　索引：[]

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