Python数据分析基础与应用模块4Pandas数据结构应用与数据读写操作

4.1初识Pandas

1．Pandas主要特点Pandas主要有以下几个特点：?提供了一个简单、高效、带有标签的DataFrame对象；?能够快速从不同格式的文件中加载数据（例如Excel、CSV、SQL、JSON文件），然后将其转换为可处理的对象；?能够按数据的行、列索引进行分组，并对分组后的对象执行聚合和转换操作；?能够方便地实现数据归一化操作和缺失值处理；?能够方便地对DataFrame的数据列进行增加、修改或者删除的操作；?能够处理不同格式的数据集，例如矩阵数据、异构数据表、时间序列等；?提供了多种处理数据集的方式，例如构建子集、切片、过滤、分组以及重新排序等。

2．Pandas主要优势与其它计算机语言的数据分析包相比，Pandas具有以下优势：?Pandas的DataFrame和Series构建了适用于数据分析的存储结构；?Pandas具有按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构，这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误；?Pandas简洁的API能够让用户专注于代码的核心层面；?Pandas实现了与其他库的集成，例如Scipy、scikit-learn和Matplotlib；?集成了时间序列功能，既能处理时间序列数据，也能处理非时间序列数据的数据结构；?Pandas官方网站提供了完善资料支持及良好的社区环境。

3．Pandas内置数据结构Pandas的核心是Series和DataFrame两大数据结构，数据分析相关的所有事务都是围绕着这两种结构进行的。

4．Pandas库下载和安装安装pandas需要基础环境是Python，Pandas安装之前必须成功安装了Python和Pip。Windows系统中使用pip安装pandas，安装命令如下：pipinstallpandaspandas安装成功后，就可以导入pandas使用，代码如下：importpandaspandas.__version__#查看版本导入pandas一般使用别名pd来代替，代码如下：importpandasaspd#或者frompandasimport*pd.__version__#查看版本

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