《Python数据分析极简入门》

第2节 1 Pandas简介

说好开始学Python，怎么到了Pandas？

前面说过，既然定义为极简入门，我们只抓核心中的核心。

那怎么样挑核心重点呢？

在你不熟悉的情况下，肯定需要请教别人，需要注意的是，不要去问应该学什么编程语言，而是去问，如果只学一门编程语言，应该学什么？

这样，问题就从多分类的选择题，变成了一道优化题！有人说选择大于努力，而现实中的情况是，我们选的不是答案只有对与错的问题，而是在好、次好与更好之间选更好，这个道理看似简单，但却不容易做到，小到你学Python应该优先学什么，大到一个国家的资源配置应该优先发展什么？本质上都是最优化问题。

回到今天的主题，如果学Python语言，但只学一个库，你要学什么？有人说人工智能好啊，我要学算法，错！算法再牛也需要你从底层的数据开始，所以答案肯定是Pandas，这属于做数据分析处理数据必知必会的内容。

今天的故事，要从08年北京奥运会那年说起，远在纽约一家量化投资公司的打工人Wes McKinney ，由于在日常数据分析工作中 想多摸会儿鱼 备受Excel与SQL等工具的折磨，于是他开始构建了一个新项目 Pandas，用来解决数据处理过程中遇到的全部任务。

什么是Pandas？

Pandas是一个开源的Python库，主要用于数据分析、数据处理、数据可视化。

Pandas作为Python数据分析的核心包，提供了大量的数据分析函数，包括数据处理、数据抽取、数据集成、数据计算等基本的数据分析手段。

Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）的简称。

千万记得Pandas不是咱们的国宝大熊猫的复数形式！！！（尽管这一强调极有可能适得其反，但还是忍不住贴一张panda的图）

为什么Pandas必学？

• 比SQL语句还要简洁，查询数据事半功倍！简单

• 基于Numpy数值计算，数据处理高效运算！高效

• 支持数值、文本和可视化，快速灵活完成数据需求！强大

如果用一个字来说明，那就是“快”。这个快指的是你从开始构思到写完代码的时间，毫不夸张地说，当你把数据需求用文字梳理清楚的时候，基本上也就相当于用Python实现了这一过程，因为在Python的世界，所见即所得

怎么学Pandas？

把大象放进冰箱里需要三步，打开冰箱门、把大象塞进去、关上冰箱门。同样地，怎么学Pandas，也需要三步

第一步，必须了解Pandas的数据结构。在之前的系列文章里面说过，学习语言学习的三板斧，数据结构，流程控制，自定义函数。这里pandas虽然只是一个库，但同样有其数据结构。

• pandas 简介
• pandas 数据类型

  • Series
  • DataFrame
• pandas 数据查看

第二步，必须学会用Pandas做数据处理。这是你做数据分析的基本功，里面包含如下内容

• pandas 条件查询
• pandas 数据计算
• pandas 合并连接
• pandas 分组聚合
• pandas 数据重塑

第三步，掌握一些Pandas高阶与展示技巧。这是你分析或展示的必备技能

• pandas 文本数据
• pandas 时间数据
• pandas 窗口数据
• pandas 数据读写
• pandas 表格样式
• pandas 数据可视化

下一节:《第2节 2 Pandas数据类型》

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