上查看所有课程
Pandas 是一个 Python 库，用于数据操作和分析。Pandas 提供了一种便捷的方式来分析和清洗数据。
Pandas 库为 Python 引入了两个新的数据结构 - Series 和 DataFrame，它们都构建在 NumPy 之上。
Pandas 的用途是什么？
Pandas 是一个强大的库，通常用于
- 数据清洗
- 数据转换
- 数据分析
- 机器学习
- 数据可视化
为什么使用 Pandas？
我们应该使用 Pandas 的原因如下：
1. 高效处理大型数据
Pandas 旨在处理大型数据集。它提供了强大的工具，简化了数据筛选、转换和合并等任务。
它还提供了内置函数来处理 CSV、JSON、TXT、Excel 和 SQL 数据库等格式。
2. 表格数据表示
Pandas DataFrames 是 Pandas 的主要数据结构，用于处理表格格式的数据。这使得数据索引、选择、替换和切片变得容易。
3. 数据清洗和预处理
数据清洗和预处理是数据分析流程中的关键步骤，Pandas 提供了强大的工具来方便地执行这些任务。它提供了处理缺失值、删除重复值、处理异常值、数据归一化等的方法。
4. 时间序列功能
Pandas 包含一套广泛的工具，用于处理日期、时间和时间索引数据，因为它最初是为金融建模而开发的。
5. 免费且开源
Pandas 遵循与 Python 相同的原则，允许您免费使用和分发 Pandas，即使是商业用途。
安装 Pandas
要安装 pandas，您需要在系统上安装 Python 和 PIP。如果您已经安装了 Python 和 PIP，可以通过在终端中输入以下命令来安装 pandas：
pip install pandas如果安装没有出现任何错误，则表示 Pandas 已成功安装在您的系统上。您可以通过导入 Pandas 库来在 Python 项目中使用它。
在 Python 中导入 Pandas
我们可以使用 import 语句在 Python 中导入 Pandas。
import pandas as pd上面的代码使用别名 pd 将 pandas 库导入到我们的程序中。
在此 import 语句之后，我们可以通过调用 pd 来使用 Pandas 函数和对象。
例如，您可以使用 pd.DataFrame() 在程序中使用 Pandas DataFrame。
注意事项
- 如果我们不带别名（使用
import pandas）导入 pandas，我们可以使用pandas.DataFrame()函数创建 DataFrame。 - 使用别名
pd是 Python 程序员中的一种常见约定，因为它使在代码中引用 pandas 库更加轻松快捷。