Python是一門實現數據可視化很好的語言，他們里面的很多庫可以很好的畫出圖形，形象明了。

今天我們就來說說:Pandas數據分析核心支持庫

Pandas 是 Python 語言的一個擴展程序庫，用于數據分析。

Pandas 是一個開放源碼、BSD 許可的庫，提供高性能、易于使用的數據結構和數據分析工具。

Pandas 名字衍生自術語 “panel data”（面板數據）和 “Python data analysis”（Python 數據分析）。

Pandas 一個強大的分析結構化數據的工具集，基礎是 Numpy（提供高性能的矩陣運算），其次數series，還有一個DataFrame，這三個比較常用。

Pandas 可以從各種文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 導入數據。

Pandas 可以對各種數據進行運算操作，比如歸并、再成形、選擇，還有數據清洗和數據加工特征。

Pandas 廣泛應用在學術、金融、統計學等各個數據分析領域。

Pandas 的主要數據結構是 Series （一維數據）與 DataFrame（二維數據），這兩種數據結構足以處理金融、統計、社會科學、工程等領域里的大多數典型用例。

Series:帶標簽的一維同構數組，一種類似于一維數組的對象，它由一組數據（各種Numpy數據類型）以及一組與之相關的數據標簽（即索引）組成。

DataFrame：帶標簽，大小可變，二維異構表格。一個表格型的數據結構，它含有一組有序的列，每列可以是不同的值類型（數值、字符串、布爾型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 組成的字典（共同用一個索引）。

終端輸入，如果你跟我一樣使用Anaconda中的Jupyter進行代表編寫的話，也可以在Anaconda的終端里輸入，之后就可以直接用了，他是Python中的一個庫，使用不需要安裝什么其他軟件，擁有Python編譯器即可。

pip install pandasPandas的應用：

1：導入pandas庫

import pandas as pd

2：pandas之series

Pandas Series 類似表格中等一個列（column），類似于一維數組，可以保存任何數據類型 Series 由索引（index）和列組成，函數如下：

pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

參數說明：

data：一組數據(ndarray 類型)。

index：數據索引標簽，如果不指定，默認從 0 開始。

dtype：數據類型，默認會自己判斷。

name：設置名稱。

copy：拷貝數據，默認為 False。

Demo:

FIrst：

import pandas as pda = ['shimmer', 'zhuzhu', 'recently祝祝']myvar = pd.Series(a)print(myvar)

代碼結果：

Second：可修改索引值、

Third:使用字典創建， key/value 對象，類似字典來創建 Series

Fourth:可以通過索引值的指定來取值

3:pandas之Dataframe

DataFrame 是一個表格型的數據結構，它含有一組有序的列，每列可以是不同的值類型（數值、字符串、布爾型值）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 組成的字典（共同用一個索引）。

DataFrame 構造方法如下：

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

參數說明：

data：一組數據(ndarray、series, map, lists, dict 等類型)。

index：索引值，或者可以稱為行標簽。

columns：列標簽，默認為 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。

dtype：數據類型。

copy：拷貝數據，默認為 False。

Demo:

First:指定列標

Second：列分開插入,通過字典的形式創建

Third：使用字典（key/value），其中字典的 key 為列名:

fourth:通過loc取值，類似于列表里x,index【number】取值

Fifth:可以返回多行數據，使用 [[ … ]] 格式，… 為各行的索引，以逗號隔開：

Sixth:指定索引值

Seventh:取指定索引值

本篇就到這吧，希望看完這篇文章對你有用。

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