十分钟搞定pandas

Pandas是一个开源的Python数据分析库，它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。由于其强大的数据处理能力，Pandas在数据科学、金融、统计学等领域得到了广泛的应用。本文是对Pandas官方网站上《10 Minutes to pandas》的一个简单翻译，意在为初学者提供一个快速入门指南。以下详细知识点介绍。 创建对象 Pandas支持多种方式来创建对象。通过传递一个list对象可以创建一个Series，pandas会默认创建整型索引。通过传递一个numpy数组、时间索引以及列标签可以创建一个DataFrame。还可以通过传递一个能够被转换成类似序列结构的字典对象来创建DataFrame。创建对象后，可以使用内置的方法查看不同列的数据类型。 查看数据 在查看数据方面，Pandas提供了多种方法。可以查看frame中头部和尾部的行，显示索引、列和底层的numpy数据。使用describe()函数可以对数据进行快速的统计汇总。对数据进行转置和按轴排序也是常用的操作。此外，还推荐使用优化的pandas数据访问方式，如.at,.iat,.loc,.iloc和.ix等。 获取数据 Pandas提供了多种数据获取方式，包括通过标签选择、通过位置选择以及布尔索引等。通过标签选择可以获取交叉区域、标签切片，或者对返回的对象进行维度缩减。通过位置选择可以传递数值进行位置选择，或者使用数值进行切片。布尔索引是通过条件表达式来过滤数据，如使用where操作和isin()方法。 设置数据 在数据设置方面，Pandas允许用户通过多种方式设置新值。可以通过标签或位置设置新值，也可以通过numpy数组设置一组新值。另外，还可以使用where操作和isnull()函数来设置新值。对于含有缺失值的行，Pandas允许用户去除这些行，以便于进行进一步的数据分析。 缺失值处理 在处理缺失值时，Pandas使用np.nan来代替缺失值，这些值默认不会包含在计算中。可以通过reindex()方法改变、增加或删除指定轴上的索引。还可以通过填充方法对缺失值进行填充，或者对数据进行布尔填充。 相关操作 Pandas提供了统计、apply函数以及直方图等操作。执行描述性统计后，还可以在其他轴上进行相同操作。apply函数可以对数据应用函数。直方图操作则允许对具有不同维度的对象进行操作，pandas会自动沿着指定维度进行广播。 字符串方法 Series对象在str属性中配备了一系列字符串处理方法，这些方法可以很容易地应用到数组中的每个元素。这些方法在处理文本数据时非常有用。 合并 Pandas提供了许多方法对Series、DataFrame和Panel对象进行合并操作。常见的合并方法有Concat、Join以及Append。这些方法可以方便地将行添加到DataFrame中。 分组 在数据分析中，分组操作是一个重要的步骤。分组操作通常包括三个步骤：Splitting，将数据按照规则分为不同的组；Applying，对每个分组分别执行函数；Combining，将结果组合到一个数据结构中。Pandas提供了groupby方法来支持这些操作。 Reshaping Reshaping操作涉及到数据的重塑，包括stack和unstack等方法。此外，还涉及到数据透视表的创建和操作。 总结来说，Pandas是一个功能强大的数据处理库，它提供了大量的数据结构和数据处理工具，可以帮助数据分析师快速进行数据探索、清洗、分析和可视化。学习Pandas不仅需要理解其基本概念，还需要通过实际操作来掌握其提供的丰富功能。