python中的pandas库怎么安装,python中的pandas库导入excel数据画折线图
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个人资料
以下内容是github作者的熊猫学习笔记，是我目前为止看到的最好的资料，没有之一。狐狸扛砖，喷雾器请绕行。https://github.com/yea易/快乐熊猫github.com
快乐的熊猫
【本教程与熊猫最新官方版同步。当前版本：v-1.0.3]
【注意】使用本教程前，请确保将Pandas升级到最新版本。否则，可能会出现代码执行错误。
1.写下初衷
在使用熊猫之前，大部分大规模的表格处理问题都是通过xlrd/xlwt和python循环实现的。这几乎满足了所有的需求，但缺点也很明显。一是速度问题，二是代码复用度几乎为零。
以前偶尔学学熊猫。这个包太大了。每次用的时候，盲人总觉得很像。每个函数的参数很多，学习路径不够宽松。如果你是熊猫新手，在零碎的学习过程中报错是常有的事，而且很难修复。(因为不了解内部运作)就算修好了也不下台，有点失望。
2019年的秋天，我偶然发现了一本关于熊猫的完整的书。Theodore Petrou写的熊猫食谱现在可以在线下载到pdf，但是现在没有中文版。寒假开始后，很快就过去了。我发现很多以前不懂的概念都很好回答了，于是我逐字逐句的调查用户指南，最后做了一个大的宏观概念。
我认为关键的一步是通读大部分官方用户指南。这可能是很重要的一步，但毕竟官方教程总会告诉你重点在哪里。于是，我想了一会儿，把Wes McKinney(熊猫之父)的Python做数据分析，前面前提的熊猫食谱和官方的用户指南结合起来，然后根据自己对熊猫的想法。最后，我想对熊猫做一个完整的梳理，我想达到的境界自然是“我所写所想”，这大概需要更多的练习，也是我正在努力达到的目标方向。
至于项目的名字，我觉得本来用熊猫是很痛苦的。现在是时候把它改成“快乐的熊猫”了。
二。总结想法
本项目由10章组成，大致分为4个部分。熊猫基金会，4种操作，4种数据，例子。
1.必须先读取数据才能获取，分析后保存。看完数据，我们要面对哪些对象(系列？还是Dataframe？)是第一个重要的话题，所以需要了解序列和数据帧的常见运算和组成。
2.对于一个DataFrame，如果它的元素信息在一次运算中减少，它对应的就是索引，也就是第二章的内容；如果这个操作充分利用了数据信息，有两种可能。首先，对数据进行分组，从中提取重要信息；第二，数据表示的结构和形状发生了变化，使得处理数据变得更加容易。这两个分别对应第三章和第四章的内容。最后，如果不属于这个数据框的信息是通过一个操作添加的，它往往与第5章对应的集成操作有关。从数据信息的增减来看，分为三节四章，几乎连接了所有公文的数据框架操作。我觉得这样的安排很合适。
3.如果你对序列和数据帧这两个容器的结构和操作感兴趣，那么你需要注意这些因素。其中有缺失数据、文本数据、类型化数据、时序数据四种特殊数据类型，分别对应第6-9章的内容。此外，缺失数据和文本数据还详细包含了Pandas1.0版本新增的可空和字符串数据类型，这是从0.x升级后最大的变化。
4.如上所述，熊猫的学习往往是任务驱动的，一个操作或者一个方法，没有自然很快就会忘记(所以，我在前九章加了“问题与练习”)。其中，问题往往是教程的深化和补充，或者是对本章函数法的实际理解，希望通过查阅相关资料来解决问题；练习包括两道综合题(两种不同情况)，相当于之前学过的综合应用。虽然不是很复杂，但是完成一切还是需要一定的努力。最后在第10章增加了几道不同难度的综合题(不定期更新)。
基于完整性，我写了所有练习的参考答案。当然，这不一定是一个好的分析，但这是一种暗示和策略。
最后祝你如愿以偿！
三。内容导航
第一章熊猫基金会
I .读取和写入文件
1.阅读
2.烧伤
二。基本数据结构
1颗樱桃
2.数据帧
三。常见基本功能
1 .头和尾
独一无二
3 .计数和值计数
4 .描述和信息
5.idxmax和nlarg
自我提高训练法
6 .修剪和更换
7 .应用功能
第四，排序
1.索引排序
2.值排序
动词（verb的缩写）问题和练习
1.问题
练习
第二章索引
一、单层指数
1.loc方法，iloc方法，[]运算符
2.布尔索引
3.快速标量索引
4.区间指数
第二，多层次指数
1.创建多级索引。
2.多层索引切片
3.多级索引中的切片对象
4.索引层的交换
三。索引设置
1.index_col参数
2.reindex和reindex_like
3 .设置索引和重置索引
4 .重命名_axis并重命名
四、常用的指标函数
1.where函数
2 .屏蔽功能
3 .查询功能
五、重复元素处理
1 .复制方法
2.drop_duplicates方法
不及物动词抽样函数
抽样函数
七。问题和练习
1.问题
练习
第三章分组
一. SAC进程
1.内涵
2 .申请流程
第二，groupby函数
1.分组功能的基本内容
2.2.groupby对象的特征
三。聚合、过滤和转化
1.聚集(聚合)
2.过滤(过滤)
3.变形(转换)
第四，应用功能
1.1.apply函数的灵活性
2.使用“应用”可同时计算多个指标
动词（verb的缩写）问题和练习
1.问题
练习
第4章变形
I数据透视表
1 .枢轴
2 .数据透视表_表格
3 .交叉表(交叉表)
二、其他变形方法
1 .融化
2.压缩和膨胀
3.哑变量和因子分解
1.DummyVariable(虚拟变量)
2 .因子分解法
四。问题和练习
1.问题
练习
第五章合并
一.追加和分配
1 .附加方法
2 .分配方法
第二，结合更新
1 .康明方法
2 .更新方法
三。concat方法
Concat方法
四。合并并加入
1.1 .合并函数
2.join函数
动词（verb的缩写）问题和练习
1.问题
练习
第6章缺失数据
一、遗漏观察及其类型
1.了解缺失的信息
2.三种缺失的符号
3.可空类型和NA符号
4.4的特点。钠
5.convert_dtypes方法
二、缺失数据的运算和分组
1.加号和乘法法则
2.2.groupby方法中缺少值
第三，填充和剔除
1 .菲尔纳法
2.dropna法
四。插入文字
1.线性内插法
2.高级插值方法
3.3 .插值中的限制参数
动词（verb的缩写）问题和练习
1.问题
练习
第七章文本数据
一、字符串类型的性质
1.1 .字符串和对象的区别
2.2 .字符串类型的转换
二。分割和拼接
1.str.split方法
2.str.cat方法
三。更换
1.1.str.replace的常见用法
2.子群和函数替换
3.关于str.replace的注释
第四，子串匹配和提取
1 .字符串提取方法
2.str.extractall方法
3 .字符串包含和字符串匹配
动词（verb的缩写）常见字符串方法
1.过滤方法
2.isnumeric方法
不及物动词问题和练习
1.问题
练习
第八章分类数据
一、范畴的产生和性质
1.分类变量的创建
2.范畴变量的结构
3.类别的修改
第二，分类变量的排序
1.序列的建立
2.分类
三。分类变量的比较运算
1.与标量或等长序列的比较
2.与另一分类变量的比较
四。问题和练习
1.问题
练习
第9章时间序列数据
第一，时间序列的创建
1.四种时间变量
2.时间点的创建
3.DateOffset对象
二、时间序列的指标和属性
1.索引切片
2.子集索引
3.时间点的属性
第三，重采样
1.1 .重采样对象的基本操作
2.抽样
四。窗口功能
1.旋转
2.扩大
动词（verb的缩写）问题和练习
1.问题
练习
第10章不定期更新示例
一、评委打分
方法一
方法2
方法3
二、企业收入熵指数
参考答案
.
四。使用的版本
python: 3.7
数字：1.18.1
熊猫：1.0.3
matplotlib: 3.1.3
科学：1.4.1
xlrd:1.2.0
openpyxl:3.0.3
动词（verb的缩写）反馈
1.欢迎任何有用的建议或想法，你可以发邮件给(1801214626@qq.com交流！
2.有不可避免的错误。欢迎提问！
不及物动词参考
2.熊猫食谱西奥多彼得鲁
3.由用户指南熊猫开发团队编写
https://github.com/yeayee/joyful-pandasgithub.comhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/29576732zhuanlan.zhihu.com
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