前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识，今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍，通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
Pandas 是基于NumPy 基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包，提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中，从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作，主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作，另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据，为预处理做好数据准备。
“软件工程师阅读教科书作为参考时不会记住所有的东西，但是要知道如何快速查找重·要的知识点。”
当我们必须处理可能有多个列和行的大型DataFrames时，能够以可读格式显示数据是很重要的。这在调试代码时非常有用。
Pandas 的主要数据结构是 Series（一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。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，可以与其它第三方科学计算支持库完美集成。
attr = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
Numpy & Pandas 简介 此篇笔记参考来源为《莫烦Python》 运算速度快：numpy 和 pandas 都是采用 C 语言编写, pandas 又是基于 numpy, 是 numpy 的升级版本。 消耗资源少：采用的是矩阵运算，会比 python 自带的字典或者列表快好多 Numpy 学习 2.1 numpy属性 ndim：维度 shape：行数和列数 size：元素个数 举例说明： import numpy as np array = np.array([[1,2,3],[2,3,4]])
本文目录 1. 基础概念 1.1. 缺失值分类 1.2. 缺失值处理方法
这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片，我们需要很复杂的推算以及各种炼丹模型生成的AI图片，我自己认为难度系数很高，我仅仅用了64个文字形容词就生成了她，很有初恋的感觉，符合审美观，对于计算机来说她是一组数字，可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦，可以在很多AI大佬的文章中发现都有这个Pandas文章，每个人的写法都不同，但是都是适合自己理解的方案，我是用于教学的，故而我相信我的文章更适合新晋的程序员们学习，期望能节约大家的事件从而更好的将精力放到真正去实现某种功能上去。本专栏会更很多，只要我测试出新的用法就会添加，持续更新迭代，可以当做【Pandas字典】来使用，期待您的三连支持与帮助。
数据清理是数据预处理的一个关键环节，它占据整个数据分析或挖掘50%~70%的时间。在这一环节中，我们主要通过一定的检测与处理方法，将良莠不齐的“脏”数据清理成质量较高的“干净”数据。pandas为数据清理提供了一系列方法，本章将围绕这些数据清理方法进行详细地讲解。 数据清理概述
==值得注意的是，drop函数不会修改原数据，如果想直接对原数据进行修改的话，可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。==
6.12自我总结 一.pandas模块 import pandas as pd约定俗称为pd 1.模块官方文档地址 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
在使用 pandas 进行数据分析的过程中，我们常常会遇到将一行数据展开成多行的需求，多么希望能有一个类似于 hive sql 中的 explode 函数。
作为每个数据科学家都非常熟悉和使用的最受欢迎和使用的工具之一，Pandas库在数据操作、分析和可视化方面非常出色
pandas的两大数据结构：Series和DataFrame. Series用于储存一个序列一样的一维数据；DataFrame用于多维数据。
考虑将重采样为 groupby（） ，在此我们可以基于任何列进行分组，然后应用聚合函数来检查结果。而在“时间序列”索引中，我们可以基于任何规则重新采样，在该 规则 中，我们指定要基于“年”还是“月”还是“天”还是其他。
Pandas有三种主要数据结构，Series、DataFrame、Panel。 Series是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等），轴标签统称为索引（index）。 DataFrame是带有标签的二维数据结构，具有index（行标签）和columns（列标签）。如果传递index或columns，则会用于生成的DataFrame的index或columns。 Panel是一个三维数据结构，由items、major_axis、minor_axis定义。items（条目），即轴0，每个条目对应一个DataFrame；major_axis（主轴），即轴1，是每个DataFrame的index（行）；minor_axis（副轴），即轴2，是每个DataFrame的columns（列）。
3. 缺失数据的运算与分组 3.1. 加号与乘号规则 3.2. groupby方法中的缺失值 4. 填充与剔除 4.1. fillna方法 4.2. dropna方法 5. 插值
前面我们介绍了pandas Series数据结构，本篇文章我们来介绍另外一种pandas数据结构——DataFrame。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
昨天写一个小项目的时候，想用pandas把数据写入到Excel中去，结果发现我原先写的那套pandas教程是真的垃圾啊。 痛定思痛，我决定重写一份。
索引是用于优化查询序列或数据帧中的值的工具。 它们很像关系数据库中的键，但是功能更强大。 它们为多组数据提供了对齐方式，还带有如何处理数据的各种任务（如重采样到不同频率）的语义。
pandas的官网地址为：https://pandas.pydata.org/ 官网首页介绍了Pandas，
概览 pandas.DataFrame 创建DataFrame 列表 字典 系列（Series） 列选择 列添加 列删除 pop/del 行选择，添加和删除 标签选择 loc 按整数位置选择 iloc 行切片 附加行 append 删除行 drop 数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列 数据帧(DataFrame)的功能特点： 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴(行和列) 可以对行和列执行算术运算 pandas.DataFrame 构造函数： pandas.Data
虽然 panda 是 Python 中用于数据处理的库，但它并不是真正为了速度而构建的。了解一下新的库 Modin，Modin 是为了分布式 panda 的计算来加速你的数据准备而开发的。
说到python与数据分析，那肯定少不了pandas的身影，本文希望通过分析经典的NBA数据集来系统的全方位讲解pandas包，建议搭配IDE一遍敲一边读哦。话不多说，开始吧！
series 和 dataframe 这是pandas 中最为基本的两个概念，series 类似于一维数组，可以近似当成普通的数组进行操作，对于series 默认会有行索引为它索引，但特殊的同时与普通的一维数组不同 列表只能有从0开始的整数索引，而series则可以自定义标签索引，这一点来看，跟字典又比较相似，因此series又可以拥有类似字典的操作方式，series 的标签索引可以随时更新修改替换。series 提供有很多方便的方法，用于判断值为空的 isnull, notnull，sort_index(), sort_values() 用于排序的方法等。
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘，就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。即使你从未听说过NumPy，Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。
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pandas的设计目标之一就是使得处理缺失数据的任务更加轻松些。pandas使用NaN作为缺失数据的标记。python学习网，大量的免费python视频教程，欢迎在线学习！
在Pandas的各类数据Series和DataFrame里字段值为NaN的为缺失数据，不代表0而是说没有赋值数据，类似于python中的None值。数据的缺失有很多原因，缺失不是错误、无效，需要对缺失的数据进行必要的技术处理，以便后续的计算、统计。
Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解
今日来谈谈数据分析的pandas使用，本来今天出cs231n的全连接网络更新的，结果没写成文章，太长了，至少2000-3000字，今晚有课，所以就没写成，明天继续搞，而且这个题难度有点大，所以消化一下，在分享！ 今天主要是学习pandas，下面一起来实战吧！
0.导语1.Series2.DataFrame2.1 DataFrame的简单运用3.pandas选择数据3.1 实战筛选3.2 筛选总结4.Pandas设置值4.1 创建数据4.2 根据位置设置loc和iloc4.3 根据条件设置4.4 按行或列设置4.5 添加Series序列(长度必须对齐)4.6 设定某行某列为特定值4.7 修改一整行数据5.Pandas处理丢失数据5.1 创建含NaN的矩阵5.2 删除掉有NaN的行或列5.3 替换NaN值为0或者其他5.4 是否有缺失数据NaN6.Pandas导入导出6.1 导入数据6.2 导出数据7.Pandas合并操作7.1 Pandas合并concat7.2.Pandas 合并 merge7.2.1 定义资料集并打印出7.2.2 依据key column合并,并打印7.2.3 两列合并7.2.4 Indicator设置合并列名称7.2.5 依据index合并7.2.6 解决overlapping的问题8.Pandas plot出图9.学习来源
Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包。在 NumPy 中数据结构是围绕 ndarray 展开的，那么在 Pandas 中的核心数据结构是什么呢？
pandas模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数，如总和、均值、最小值、最大值等，我们来具体看看这些函数：
在数据分析工作中，Pandas 的使用频率是很高的，一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高，转换起来就很方便。 另一方面，如果我们日常的数据清理工作不是很复杂的话，你通常用几句 Pandas 代码就可以对数据进行规整。
在 SQL 中经常会使用JOIN操作来组合两个或多个表。有很多种不同种类的 JOINS操作，并且pandas 也提供了这些方式的实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。
Pandas 是基于 NumPy 构建的库，在数据处理方面可以把它理解为 NumPy 加强版，同时 Pandas 也是一项开源项目。它基于 Cython，因此读取与处理数据非常快，并且还能轻松处理浮点数据中的缺失数据（表示为 NaN）以及非浮点数据。在本文中，基本数据集操作主要介绍了 CSV 与 Excel 的读写方法，基本数据处理主要介绍了缺失值及特征抽取，最后的 DataFrame 操作则主要介绍了函数和排序等方法。
Pandas是数据处理中非常常用的一个库，是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库，对这个库是否能够熟练的应用，直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子。Pandas是基于NumPy构建的，让以NumPy为中心的应用变得更加的简单，它专注于数据处理，这个库可以帮助数据分析、数据挖掘、算法等工程师岗位的人员轻松快速的解决处理预处理的问题。比如说数据类型的转换，缺失值的处理、描述性统计分析、数据汇总等等功能。 它不仅仅包含各种数据处理的方法，也包含了从多种数据源中读取数据的方法，比如Excel、CSV等，这些我们后边会讲到，让我们首先从Pandas的数据类型开始学起。 Pandas一共包含了两种数据类型，分别是Series和DataFrame，我们先来学习一下Series类型。 Series类型就类似于一维数组对象，它是由一组数据以及一组与之相关的数据索引组成的，代码示例如下：
在数据分析工作中，Pandas 的使用频率是很高的，一方面是因为 Pandas 提供的基础数据结构 DataFrame 与 json 的契合度很高，转换起来就很方便。
Pandas之于日常数据分析工作的重要地位不言而喻，而灵活的数据访问则是其中的一个重要环节。本文旨在讲清Pandas中的9种数据访问方式，包括范围读取和条件查询等。
pandas 提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数。自从2010年出现以来，它助使 Python 成为强大而高效的数据分析环境。pandas使用最多的数据结构对象是 DataFrame，它是一个面向列（column-oriented）的二维表结构，另一个是 Series，一个一维的标签化数组对象。
数据科学家花了大量的时间清洗数据集，并将这些数据转换为他们可以处理的格式。事实上，很多数据科学家声称开始获取和清洗数据的工作量要占整个工作的80%。
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