Python中的大熊猫（Pandas）！

健谈始于戊戌年 2021-07-01

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Python是当前最流行的计算机语言。Pandas是Python语言中一个重要的模块。尽管Pandas是英语单词大熊猫的复数，但是实际上Pandas和大熊猫毫无关系。

Pandas是Python 数据分析库（Data analysis library）。它可以帮助我们完成对数据的排序、重组、清洗等工作。除此以外，Pandas还有一些功能：

* 处理数据缺失（Missing data）；

* 在数据框架（Data frame）中添减行列；

* 自动进行数据对齐（Data alignment）；

* 进行数据分类；

* 对数据进行统计和时间序列分析。

要使用Pandas,首先就要调用Pandas。在Python中通常会把Pandas简写为pd：

import pandas as pd

数据框架是Pandas的基础。简单地讲，数据框架就是一个表格，如图1所示。

图1.数据框架（Data Frame）

数据框架通过行列来记录数据。如果数据框架只有一行或者一列，那就被称为系列（Series）。我们来看一个例子。

1. 读取数据

首先，我们来看一下如何利用Python读取CSV的数据。举例来说，我们来调用天气数据。

weather = pd.read_csv('./data/weather.csv')

weather.head()

这是某地2012年1月1日每个小时的气温、露点、湿度、风速、可见度、STN压力和天气的情况。由于使用了head()，所以只显示weather的了前5行。

我们利用Pandas自带的函数，可以进一步了解这些数据。我们可以发现在weather包括8784行8列数据。我们还可以看出其中的数据类型。

weather.info()

我们还可以对数据做统计分析，计算数据的平均值、标准差、最大值、最小值等等。

weather.describe()

2.从数据框架中获取部分数据

然而在实际的工作中，我们可能需要重点分析某一列数据。因此，我们就需要从数据框架中读取这一个系列的数据。我们可以看到前5个气温数据。

weather['Temp (C)'].head()

查找某一行数据

我们再深入一步，用.iloc来分析第一行的数据。

weather.iloc[0]

还可以分析更多行，

weather.iloc[10:13]

有时候，我们需要分析某列数据，怎么办呢？可以这样：

weather[['Temp (C)',"Dew Point Temp(C)"]].head()

这样就调用了气温和露点数据的前5列数据。

如果想要某行某列的数据，怎么办？

weather.loc[3:8, ['Temp (C)',"Dew PointTemp (C)"]]

不过要注意，这里用到了loc，而不是iloc。它们之间有一些区别，iloc是指针定位（index location）,loc是标记定位（label location）。我们在这里就不展开讲了。

除了以上的一些功能以外，Pandas还有过滤数据、统计分析、创建新行列等功能。当然，数据分析最重要的目标之一是可视化，Pandas也可以画图。有关这些内容，我们下次再做介绍。

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