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不懂Python中pandas是什么？其實想解決這個問題也不難，下面讓小編帶著大家一起學(xué)習(xí)怎么去解決，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲。
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了解 Pandas
Pandas 是 Python 的一個數(shù)據(jù)分析包，是基于 NumPy 構(gòu)建的，最初由 AQR Capital Management 于 2008 年 4 月開發(fā)，并于 2009 年底開源出來，目前由專注于 Python 數(shù)據(jù)包開發(fā)的 PyData 開發(fā)團(tuán)隊繼續(xù)開發(fā)和維護(hù)，屬于 PyData 項目的一部分。
Pandas 最初被作為金融數(shù)據(jù)分析工具而開發(fā)出來，因此，Pandas 為時間序列分析提供了很好的支持。Pandas 的名稱來自于面板數(shù)據(jù)（panel data）和 Python 數(shù)據(jù)分析（data analysis）。
panel data 是經(jīng)濟(jì)學(xué)中關(guān)于多維數(shù)據(jù)集的一個術(shù)語，在 Pandas 中也提供了 panel 的數(shù)據(jù)類型。
Pandas 經(jīng)常和其它工具一同使用，如數(shù)值計算工具 NumPy 和 SciPy，分析庫 statsmodels 和 scikit-learn，數(shù)據(jù)可視化庫 Matplotlib 等，雖然 Pandas 采用了大量的 NumPy 編碼風(fēng)格，但二者最大的不同是 Pandas 是專門為處理表格和混雜數(shù)據(jù)設(shè)計的。
而 NumPy 更適合處理統(tǒng)一的數(shù)值數(shù)組數(shù)據(jù)。
Pandas 是 Python 的核心數(shù)據(jù)分析支持庫，提供了快速、靈活、明確的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，旨在簡單、直觀地處理關(guān)系型、標(biāo)記型數(shù)據(jù)。
Pandas 的目標(biāo)是成為 Python 數(shù)據(jù)分析實踐與實戰(zhàn)的必備高級工具，其長遠(yuǎn)目標(biāo)是成為最強(qiáng)大、最靈活、可以支持任何語言的開源數(shù)據(jù)分析工具。經(jīng)過多年不懈的努力，Pandas 離這個目標(biāo)已經(jīng)越來越近了。
Pandas 適用于處理以下類型的數(shù)據(jù)：
1、與 SQL 或 Excel 表類似的，含異構(gòu)列的表格數(shù)據(jù);
2、有序和無序（非固定頻率）的時間序列數(shù)據(jù);
3、帶行列標(biāo)簽的矩陣數(shù)據(jù)，包括同構(gòu)或異構(gòu)型數(shù)據(jù);
4、任意其它形式的觀測、統(tǒng)計數(shù)據(jù)集, 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)入 Pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時不必事先標(biāo)記。
Pandas 的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是 Series（一維數(shù)據(jù)）與 DataFrame（二維數(shù)據(jù)），這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)足以處理- 金融、統(tǒng)計、社會科學(xué)、工程等領(lǐng)域里的大多數(shù)典型用例。
對于 R 語言用戶，DataFrame 提供了比 R 語言 data.frame 更豐富的功能。Pandas 基于 NumPy 開發(fā)，可以與其它第三方科學(xué)計算支持庫完美集成。
Pandas 就像一把萬能瑞士軍刀，下面僅列出了它的部分優(yōu)勢 ：
1、處理浮點與非浮點數(shù)據(jù)里的缺失數(shù)據(jù)，表示為 NaN；
2、大小可變：插入或刪除 DataFrame 等多維對象的列；
3、自動、顯式數(shù)據(jù)對齊：顯式地將對象與一組標(biāo)簽對齊，也可以忽略標(biāo)簽，在 Series、DataFrame 計算時自動與數(shù)據(jù)對齊；
4、強(qiáng)大、靈活的分組（group by）功能：拆分-應(yīng)用-組合數(shù)據(jù)集，聚合、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)；
5、把 Python 和 NumPy 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)里不規(guī)則、不同索引的數(shù)據(jù)輕松地轉(zhuǎn)換為 DataFrame 對象；
6、基于智能標(biāo)簽，對大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行切片、花式索引、子集分解等操作；
7、直觀地合并和連接數(shù)據(jù)集；
8、靈活地重塑和旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)集；
9、軸支持分層標(biāo)簽（每個刻度可能有多個標(biāo)簽）；
10、強(qiáng)大的 IO 工具，讀取平面文件（CSV 等支持分隔符的文件）、Excel 文件、數(shù)據(jù)庫等來源的數(shù)據(jù)，以及從超快 HDF5 格式保存 / 加載數(shù)據(jù)；
時間序列：支持日期范圍生成、頻率轉(zhuǎn)換、移動窗口統(tǒng)計、移動窗口線性回歸、日期位移等時間序列功能。
這些功能主要是為了解決其它編程語言、科研環(huán)境的痛點。處理數(shù)據(jù)一般分為幾個階段：數(shù)據(jù)整理與清洗、數(shù)據(jù)分析與建模、數(shù)據(jù)可視化與制表，Pandas 是處理數(shù)據(jù)的理想工具。
其它說明：
Pandas 速度很快。Pandas 的很多底層算法都用 Cython 優(yōu)化過。然而，為了保持通用性，必然要犧牲一些性能，如果專注某一功能，完全可以開發(fā)出比 Pandas 更快的專用工具。
Pandas 是 statsmodels 的依賴項，因此，Pandas 也是 Python 中統(tǒng)計計算生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分。
Pandas 已廣泛應(yīng)用于金融領(lǐng)域。
Pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Pandas 的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是 Series（帶標(biāo)簽的一維同構(gòu)數(shù)組）與 DataFrame（帶標(biāo)簽的，大小可變的二維異構(gòu)表格）。
Pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就像是低維數(shù)據(jù)的容器。比如，DataFrame 是 Series 的容器，Series 則是標(biāo)量的容器。使用這種方式，可以在容器中以字典的形式插入或刪除對象。
此外，通用 API 函數(shù)的默認(rèn)操作要顧及時間序列與截面數(shù)據(jù)集的方向。
當(dāng)使用 Ndarray 存儲二維或三維數(shù)據(jù)時，編寫函數(shù)要注意數(shù)據(jù)集的方向，這對用戶來說是一種負(fù)擔(dān)；如果不考慮 C 或 Fortran 中連續(xù)性對性能的影響，一般情況下，不同的軸在程序里其實沒有什么區(qū)別。
Pandas 里，軸的概念主要是為了給數(shù)據(jù)賦予更直觀的語義，即用更恰當(dāng)?shù)姆绞奖硎緮?shù)據(jù)集的方向。這樣做可以讓用戶編寫數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換函數(shù)時，少費點腦子。
處理 DataFrame 等表格數(shù)據(jù)時，對比 Numpy，index（行）或 columns（列）比 axis 0 和 axis 1 更直觀。用這種方式迭代 DataFrame 的列，代碼更易讀易懂：
for col in df.columns: series = df[col] # do something with series
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