
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(jù)開始,所以答案肯定是Pandas,這屬于做數(shù)據(jù)分析處理數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)處理過程中遇到的全部任務。
Pandas是一個開源的Python庫,主要用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化。
Pandas作為Python數(shù)據(jù)分析的核心包,提供了大量的數(shù)據(jù)分析函數(shù),包括數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)計算等基本的數(shù)據(jù)分析手段。
Pandas的名稱來自于面板數(shù)據(jù)(panel data)和python數(shù)據(jù)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)
比SQL語句還要簡潔,查詢數(shù)據(jù)事半功倍!簡單
基于Numpy數(shù)值計算,數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)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
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(jù)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(jù)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(jù)結構。
第二步,必須學會用Pandas做數(shù)據(jù)處理。這是你做數(shù)據(jù)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(jù)類型》
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