Python数据分析工具包Pandas介绍

Python数据分析在实际生产中应用越来越广泛，而Pandas是Python开发数据分析的重要工具之一。

一、基础介绍

Pandas是一个Python的数据处理工具包，它基于NumPy库，构建在数据结构上。Pandas提供了快捷且高效的数据框架，能够对数据进行预处理，包括数据清洗、数据汇总、数据变换、数据统计等. Pandas适用于大多数的数据结构（结构化数组、任何其他基于NumPy的表格式数据结构），并且适用于许多面向金融建模的任务。

二、数据结构

Pandas引入了两种主要的数据结构：Series和DataFrame.

Series是一种一维数组的对象，可以存储任意类型的数据（整数、浮点数、字符串、Python对象等），并具有与NumPy数组类似的向量化算术运算能力。Series具有一些与标准Python字典类似的API，也可以通过传递Python字典来创建它们。
DataFrame是Pandas的核心概念。它是一个表格，由行和列构成的，可以看做是Series的容器。DataFrame变成数据分析中最常使用的数据结构之一，主要原因是它的表格型逻辑与关系型数据库、Excel电子表格等相似，具有SQL、Excel等处理数据的风格。

三、数据预处理

Pandas提供了一种非常方便的方法来对数据进行清理和重构：包括缺失值填充、删除观测或变量、数据转换和归一化等。

如下，给出了一个DataFrame对象，含有NaN数值:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, None, 6], [7, 8, 9]], columns=['a', 'b', 'c'])

print(df)

输出：

   a    b  c
0  1  2.0  3
1  4  NaN  6
2  7  8.0  9

可以通过使用fillna()函数来填充缺失值。如下，使用0来填充NaN数值:

df = df.fillna(0)

print(df)

输出：

   a    b  c
0  1  2.0  3
1  4  0.0  6
2  7  8.0  9

四、数据分析

Pandas提供了一系列数据分析函数，支持分组聚合、排序、索引和合并等操作。

如下是一个示例，使用groupby()分组计算元素的平均值:

import pandas as pd

data = {'key': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}

df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby('key').mean()

print(grouped)

输出：

     value
key       
A      2.5
B      3.5
C      4.5

五、数据可视化

Pandas支持基于Matplotlib的数据可视化，提供了一系列有用的函数来帮助我们生成图表.

如下是一个示例，使用plot()函数画出数据的直方图:

import pandas as pd

data = {'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}

df = pd.DataFrame(data)

df.plot(kind='hist')

plot.show()

输出：