前言

Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库,用于数据分析。

Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库,提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。

Pandas 名字衍生自术语 “panel data”(面板数据)和 “Python data analysis”(Python 数据分析)。

Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集,基础是 Numpy(提供高性能的矩阵运算)。

Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。

Pandas 可以对各种数据进行运算操作,比如归并、再成形、选择,还有数据清洗和数据加工特征。

Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

数据结构

Series 是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种Numpy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。

DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共同用一个索引)。

安装

安装 pandas 需要基础环境是 Python,开始前我们假定你已经安装了 Python 和 Pip。

使用 pip 安装 pandas:

pip install pandas

安装成功后,我们就可以导入 pandas 包使用:

import pandas

实例 – 查看 pandas 版本

import pandasT = pandas.__version__  # 查看版本print(T)# 1.1.5

导入 pandas 一般使用别名 pd 来代替:

import pandas as pd

一个简单的 pandas 实例:

import pandas as pdmydataset = {  'sites': ["Google", "Runoob", "Wiki"],  'number': [1, 2, 3]}myvar = pd.DataFrame(mydataset)print(myvar)# 执行以上代码,输出结果为:#   sites  number# 0  Google       1# 1  Runoob       2# 2    Wiki       3

其他相关教程请在专栏中查阅

参考资料:https://www.runoob.com/pandas/pandas-install.html