在我看来，对于Numpy以及Matplotlib，Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础。而Scipy（会在接下来的帖子中提及）当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库，但是我认为前三者才是真正的Python科学计算的支柱。
用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够，Pandas是必须要掌握的一个重点，numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够，很多时候，我们的数据除了数值之外，还有字符串，还有时间序列等，比如：我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
这段时间和一些做数据分析的同学闲聊，我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题，很多凭着兴趣入坑的同学，都能够很快熟悉Python基础语法，然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中，硬着头皮啃完之后，好像自己什么都会了一点，然而实际操作起来既不知从何操起，又漏洞百出。
这是Python数据分析实战基础的第一篇内容，主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学，可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。
在数据分析与机器学习中，经常会遇到处理数据的问题。而使用Python进行数据处理和分析时，pandas库和numpy库是常用的工具。其中，pandas库提供了DataFrame数据结构，numpy库提供了ndarray数据结构。然而，有时候我们会遇到DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法进行运算的问题。本文将介绍一种解决这个问题的方法。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。
Python之数据规整化：清理、转换、合并、重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象
pandas是基于numpy构建的，使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具。本文为大家带来10个玩转Python的小技巧，学会了分分钟通关变大神！
原题 | 10 Python Pandas tricks that make your work more efficient
本文翻译自文章： Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science，同时添加了部分注解。 对于数据科学家，无论是数据分析还是数据挖掘来说，Pandas是一个非常重要的Python包。它不仅提供了很多方法，使得数据处理非常简单，同时在数据处理速度上也做了很多优化，使得和Python内置方法相比时有了很大的优势。 如果你想学习Pandas，建议先看两个网站。 （1）官网： Python Data Analysis Library （2）十分钟入门Pandas： 10 Mi
每个人都知道这个命令。但如果你要读取很大的数据，尝试添加这个参数：nrows = 5，以便在实际加载整个表之前仅读取表的一小部分。然后你可以通过选择错误的分隔符来避免错误(它不一定总是以逗号分隔)。
当许多人开始踏足数据分析领域时，他们常常会对选择何种工具感到迷茫。在这个充满各种选项的时代，为什么会有这么多人选择 Pandas 作为他们的数据分析工具呢？这个问题似乎简单，但背后涉及了许多关键因素。在探究这个问题之前，让我们先理解一下 Pandas 的背景和特点。
链接：https://towardsdatascience.com/30-examples-to-master-pandas-f8a2da751fa4
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
对于DataFrame，对齐会同时发生在行和列上，两个DataFrame对象相加后，其索引和列会取并集，缺省值用NaN。
文章来源：towardsdatascience 作者：B.Chen 翻译\编辑：Python大数据分析
工作中最近常用到pandas做数据处理和分析，特意总结了以下常用内容。 pandas常用速查 引入依赖 # 导入模块 import pymysql import pandas as pd import numpy as np import time # 数据库 from sqlalchemy import create_engine # 可视化 import matplotlib.pyplot as plt # 如果你的设备是配备Retina屏幕的mac，可以在jupyter notebook中，使用下
来源：www.cnblogs.com/jclian91/p/12305471.html
本文围绕 Stata 与 Python 的对照与交互，适合有 Stata 基础，想过渡学习 Python 的读者。其中，Python 数据管理主要使用的 Pandas 库。本文主要包括两部分：
编译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔 注：Pandas(Python Data Analysis Library) 是基于 NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。此外，Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 相比较于 Numpy，Pandas 使用一个二维的数据结构 DataFrame 来表示表格式的数据， 可以存储混合的数据结构，同时使用 NaN 来表示缺失的数据，而不用像 Numpy 一样要手工处理
本文我们讨论 pandas 的内存使用，展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型，就能够减少 dataframe 近 90% 的内存占用。
pandas是Python数据分析最好用的第三方库，没有之一。——笛卡儿没说过这句话！
校对：欧阳锦 本文约3200字，建议阅读5分钟本文介绍了Python数据分析的一个利器——Bamboolib，它无需编码技能，能够自动生成pandas代码。
这篇万字长文，是黄同学辛苦为大家辛苦翻译排版。希望大家一定从头到尾学习，否则，可能会找不到操作的数据源。
本文为你介绍Pandas基础、Pandas数据处理、金融数据处理等方面的一些习题。
在之前的很多文章中我们都说过，Pandas与openpyxl有一个很大的区别就是openpyxl可以进行丰富的样式调整，但其实在Pandas中每一个DataFrame都有一个Style属性，我们可以通过修改该属性来给数据添加一些基本的样式。
*从本篇开始所有文章的数据和代码都已上传至我的github仓库：https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes
在『Pandas进阶修炼120题』系列中，我们将对pandas中常用的操作以习题的形式发布。从读取数据到高级操作全部包含。如果你是新手，可以通过本系列完整学习使用pandas进行数据处理的各种方法，如果你是高手，欢迎留言给出与答案的不同解法。本期先来20题热身吧！
Pandas 是 Python 中最广泛使用的数据分析和操作库。它提供了许多功能和方法，可以加快 「数据分析」 和 「预处理」 步骤。
数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一环，它的目的是为了使原始数据更加规整、清晰，以便于后续的数据分析和建模工作。在Python数据分析中，数据预处理通常包括数据清洗、数据转换和数据特征工程等步骤。
创建数据- 首先创建自己的数据集进行分析。这可以防止阅读本教程的用户下载任何文件以复制下面的结果。我们将此数据集导出到文本文件，以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验
原文的数据集是 bit.ly 短网址的，我这里在读取时出问题，不稳定，就帮大家下载下来，统一放到了 data 目录里。
Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据以及一组与之相关的数据标签（索引）组成，创建Series对象的语法如下：
数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
本文是根据Python数学建模算法与应用这本书中的例程所作的注解，相信书中不懂的地方，你都可以在这里找打答案，建议配合书阅读本文
pandas是基于NumPy的一种数据分析工具，在机器学习任务中，我们首先需要对数据进行清洗和编辑等工作，pandas库大大简化了我们的工作量，熟练并掌握pandas常规用法是正确构建机器学习模型的第一步。
Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas，本章将围绕这两个库进行展开介绍。 Numpy库 Numpy
在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。有时，存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务。许多研究者都选择使用通用编程语言（如Python、Perl、R或Java）或UNIX文本处理工具（如sed或awk）对数据格式进行专门处理。幸运的是，pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的、灵活的、快速的工具，可以让你轻松地将数据规变为想要的格式。 如果你发现了一种本书或pandas库中没有的数据操作方式，请尽管
CSV（comma-separated value，逗号分隔值）文件格式是一种非常简单的数据存储与分享方式。CSV 文件将数据表格存储为纯文本，表格（或电子表格）中的每个单元格都是一个数值或字符串。与 Excel 文件相比，CSV 文件的一个主要优点是有很多程序可以存储、转换和处理纯文本文件；相比之下，能够处理 Excel 文件的程序却不多。所有电子表格程序、文字处理程序或简单的文本编辑器都可以处理纯文本文件，但不是所有的程序都能处理 Excel 文件。尽管 Excel 是一个功能非常强大的工具，但是当你使用 Excel 文件时，还是会被局限在 Excel 提供的功能范围内。CSV 文件则为你提供了非常大的自由，使你在完成任务的时候可以选择合适的工具来处理数据——如果没有现成的工具，那就使用 Python 自己开发一个！
说明：有点忙，这本书最近更新慢了一些，抱歉！这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接：
Kevin Markham，数据科学讲师，2002 年，毕业于范德堡大学，计算机工程学士，2014 年，创建了 Data School，在线教授 Python 数据科学课程，他的课程主要包括 Pandas、Scikit-learn、Kaggle 竞赛数据科学、机器学习、自然语言处理等内容，迄今为止，浏览量在油管上已经超过 500 万次。
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