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數(shù)據分析師教程《Python數(shù)據分析極簡入門》第2節(jié) 1 Pandas簡介
2024-11-20
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《Python數(shù)據分析極簡入門》

第2節(jié) 1 Pandas簡介

說好開始學Python，怎么到了Pandas？

前面說過，既然定義為極簡入門，我們只抓核心中的核心。

那怎么樣挑核心重點呢？

在你不熟悉的情況下，肯定需要請教別人，需要注意的是，不要去問應該學什么編程語言，而是去問，如果只學一門編程語言，應該學什么？

這樣，問題就從多分類的選擇題，變成了一道優(yōu)化題！有人說選擇大于努力，而現(xiàn)實中的情況是，我們選的不是答案只有對與錯的問題，而是在好、次好與更好之間選更好，這個道理看似簡單，但卻不容易做到，小到你學Python應該優(yōu)先學什么，大到一個國家的資源配置應該優(yōu)先發(fā)展什么？本質上都是最優(yōu)化問題。

回到今天的主題，如果學Python語言，但只學一個庫，你要學什么？有人說人工智能好啊，我要學算法，錯！算法再牛也需要你從底層的數(shù)據開始，所以答案肯定是Pandas，這屬于做數(shù)據分析處理數(shù)據必知必會的內容。

今天的故事，要從08年北京奧運會那年說起，遠在紐約一家量化投資公司的打工人Wes McKinney ，由于在日常數(shù)據分析工作中 想多摸會兒魚 備受Excel與SQL等工具的折磨，于是他開始構建了一個新項目 Pandas，用來解決數(shù)據處理過程中遇到的全部任務。

Wes McKinney
Wes McKinney

什么是Pandas？

Pandas是一個開源的Python庫，主要用于數(shù)據分析、數(shù)據處理、數(shù)據可視化。

Pandas作為Python數(shù)據分析的核心包，提供了大量的數(shù)據分析函數(shù)，包括數(shù)據處理、數(shù)據抽取、數(shù)據集成、數(shù)據計算等基本的數(shù)據分析手段。

Pandas的名稱來自于面板數(shù)據（panel data）和python數(shù)據分析（data analysis）的簡稱。

千萬記得Pandas不是咱們的國寶大熊貓的復數(shù)形式?。。。ūM管這一強調極有可能適得其反，但還是忍不住貼一張panda的圖）

為什么Pandas必學？

  • 比SQL語句還要簡潔，查詢數(shù)據事半功倍！簡單

  • 基于Numpy數(shù)值計算，數(shù)據處理高效運算！高效

  • 支持數(shù)值、文本和可視化，快速靈活完成數(shù)據需求！強大

如果用一個字來說明，那就是“快”。這個快指的是你從開始構思到寫完代碼的時間，毫不夸張地說，當你把數(shù)據需求用文字梳理清楚的時候，基本上也就相當于用Python實現(xiàn)了這一過程，因為在Python的世界，所見即所得

怎么學Pandas？

把大象放進冰箱里需要三步，打開冰箱門、把大象塞進去、關上冰箱門。同樣地，怎么學Pandas，也需要三步

第一步，必須了解Pandas的數(shù)據結構。在之前的系列文章里面說過，學習語言學習的三板斧，數(shù)據結構，流程控制，自定義函數(shù)。這里pandas雖然只是一個庫，但同樣有其數(shù)據結構。

第二步，必須學會用Pandas做數(shù)據處理。這是你做數(shù)據分析的基本功，里面包含如下內容

第三步，掌握一些Pandas高階與展示技巧。這是你分析或展示的必備技能

下一節(jié):《第2節(jié) 2 Pandas數(shù)據類型》

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