利用Python做数据分析——10分钟入门Pandas（二）

你怀念昨天或期待明天，或是任何还呼吸还生存的每个最好的今天

——阿信

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本文开头先安利一下五月天的《自传》，这张专辑里面有13首歌，其中11首进入了我的虾米年度歌单。听着这张专辑，就好像听着自己的故事一般。

由于本人近期在部门内做关于Python的分享，打算将分享的内容也同步到这个公总号中，因此在利用Excel做数据挖掘系列文章中会穿插一些与Python相关的内容。

Pandas 是一个非常好用的库，正如名字一样，人见人爱。之所以如此，就在于不论是读取、处理数据，用它都非常简单。（PC端阅读效果更佳）

上节内容中主要讲解了一下Pandas的两种数据结构Series和DataFrame的基本特征，以及如何利用Pandas对常用格式的数据进行导入和导出。

本节中，我将介绍一下Series和DataFrame相关的一些基本操作。

小结

关于Pandas模块的话题非常丰富，每个人使用Pandas的场景也各不一样。因为我打算以数据分析师的角度，带领大家迅速的了解这个库。

本期内容中，我们讲解了数据分析师常用到的一些关于Series和DataFrame的操作，主要包含以下6个内容：

一、重新索引与填充；

二、数据清洗（包含丢弃部分轴数据、处理none值和替换）；

三、选取和过滤数据（Pandas在实际应用中最重要的环节）；

四、函数应用和映射；

五、排序和排名；

六、处理重复值的方法。

本以为分两次能讲完Pandas模块的常用功能，但是这个模块的功能真是包罗万象，而且这些功能在数据分析中都特别实用。可能还需要一期的内容来结束这个模块的入门教程，感兴趣的小朋友敬请期待哦！

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