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一、pandas数据分析库

### --- pandas数据分析库

~~~     Python在数据处理和准备???直做得很好，但在数据分析和建模??就差?些。
~~~     pandas帮助填补了这?空?，使您能够在Python中执?整个数据分析?作流程，
~~~     ?不必切换到更特定于领域的语?，如R。
~~~     与出?的 jupyter?具包和其他库相结合，
~~~     Python中?于进?数据分析的环境在性能、?产率和协作能???都是卓越的。
~~~     pandas是 Python 的核?数据分析?持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、
~~~     直观地处理关系型、标记型数据。pandas是Python进?数据分析的必备?级?具。
~~~     pandas的主要数据结构是 Series(?维数据)与 DataFrame (?维数据)，
~~~     这两种数据结构?以处理?融、统计、社会科学、?程等领域?的?多数案例
~~~     # 处理数据?般分为?个阶段：
~~~     数据整理与清洗、数据分析与建模、数据可视化与制表，Pandas 是处理数据的理想?具。
~~~     pip install pandas -i   https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

二、pandas库的亮点

### --- pandas库的亮点

~~~     ?个快速、?效的DataFrame对象，?于数据操作和综合索引；
~~~     ?于在内存数据结构和不同格式之间读写数据的?具：
~~~     CSV和?本?件、Microsoft Excel、SQL数据库和快速HDF 5格式；
~~~     智能数据对?和丢失数据的综合处理：
~~~     在计算中获得基于标签的?动对?，并轻松地将凌乱的数据操作为有序的形式；
~~~     数据集的灵活调整和旋转；
~~~     基于智能标签的切?、花式索引和?型数据集的?集；
~~~     可以从数据结构中插?和删除列，以实现??可变；
~~~     通过在强?的引擎中聚合或转换数据，允许对数据集进?拆分应?组合操作;
~~~     数据集的?性能合并和连接；
~~~     层次轴索引提供了在低维数据结构中处理?维数据的直观?法；
~~~     # 时间序列-功能：?期范围?成和频率转换、移动窗?统计、移动窗?线性回归、?期转换和滞后。
~~~     甚?在不丢失数据的情况下创建特定领域的时间偏移和加?时间序列；
~~~     对性能进?了?度优化，?Cython或C编写了关键代码路径。
~~~     Python与pandas在?泛的学术和商业领域中使?，
~~~     包括?融，神经科学，经济学，统计学，?告，?络分析，等等
~~~     学到这?，体会?会pandas库的亮点，如果对哪些还不熟悉，请对之前知识点再次进?复习。

一、数据结构Series

### --- ?列表?成 Series时，Pandas 默认?动?成整数索引，也可以指定索引

l = [0,1,7,9,np.NAN,None,1024,512]
# ?论是numpy中的NAN还是Python中的None在pandas中都以缺失数据NaN对待
s1 = pd.Series(data = l)                                                # pandas?动添加索引
s2 = pd.Series(data = l,index = list('abcdefhi'),dtype='float32')       # 指定?索引
# 传?字典创建，key?索引
s3 = pd.Series(data = {'a':99,'b':137,'c':149},name = 'Python_score')
display(s1,s2,s3)

二、DataFrame

### --- DataFrame是由多种类型的列构成的?维标签数据结构，类似于 Excel 、SQL 表，或 Series 对象构成的字典。

import numpy as np
import pandas as pd
# index 作为?索引，字典中的key作为列索引，创建了3*3的DataFrame表格?维数组
df1 = pd.DataFrame(data = {'Python':[99,107,122],'Math':[111,137,88],'En':
[68,108,43]},                                                           # key作为列索引
index = ['张三','李四','Michael'])                                       # ?索引
df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,151,size = (5,3)),
index = ['Danial','Brandon','softpo','Ella','Cindy'],                   # ?索引
columns=['Python','Math','En'])                                         # 列索引

Walter Savage Landor:strove with none,for none was worth my strife.Nature I loved and, next to Nature, Art:I warm'd both hands before the fire of life.It sinks, and I am ready to depart ——W.S.Landor

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