🌈個(gè)人主頁(yè): 程序員不想敲代碼啊
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🏆Pandas講解.🦋

💫Pandas是一個(gè)開源的、BSD許可的庫(kù)，為Python編程語(yǔ)言提供高性能的、易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具，通常，Pandas被廣泛應(yīng)用于各種數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)建模等任務(wù)。Pandas的名稱來自于"Panel Data"和"Python Data Analysis"的組合。

💫Pandas的核心是兩種主要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——Series和DataFrame。

1. 🎈Series
?Series是一種一維的標(biāo)簽化數(shù)組結(jié)構(gòu)，可以包含任何類型的數(shù)據(jù)（整數(shù)、字符串、浮點(diǎn)數(shù)、Python對(duì)象等），Series中的各個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)都有一個(gè)標(biāo)簽，即索引（index）。

🏆創(chuàng)建Series的例子：

import pandas as pddata = [1, 2, 3, 4]
s = pd.Series(data)
print(s)

?在上面的示例中，data 變量包含一個(gè)普通的Python列表，然后將其轉(zhuǎn)換為一個(gè)Series對(duì)象。默認(rèn)情況下，Series的索引是從0開始的整數(shù)序列，除非我們指定一個(gè)不同的索引。

🎈2. DataFrame
?DataFrame是一個(gè)二維的標(biāo)簽化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以看作是一個(gè)表格或者說是具有不同類型列的SQL數(shù)據(jù)表格。DataFrame的每列都可以是不同的數(shù)據(jù)類型（數(shù)值、字符串、布爾值等），它也是Pandas中最常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

🏆創(chuàng)建DataFrame的例子：

data = {'Year': [2015, 2016, 2017, 2018],'Color': ['Red', 'Blue', 'Green', 'Black'],'Model': [3, 5, 7, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

🎈上述代碼創(chuàng)建了一個(gè)包含年份、顏色和模型的DataFrame。我們使用一個(gè)Python字典來創(chuàng)建了一個(gè)DataFrame，其中字典的鍵是列的名稱，鍵對(duì)應(yīng)的值是數(shù)據(jù)列表。

🏆Pandas的主要功能包括：

• 🎈快速高效地讀取和寫入各種數(shù)據(jù)格式，如CSV和文本文件、Excel文件、SQL數(shù)據(jù)庫(kù)、HDF5格式等。
• 🎈靈活處理缺失數(shù)據(jù)。
• 🎈調(diào)整數(shù)據(jù)集大小，插入或刪除表格的行列。
• 🎈強(qiáng)大的數(shù)據(jù)清洗和過濾功能。
• 🎈合并和連接多個(gè)表格。
• 🎈支持時(shí)間序列分析。

🏆在數(shù)據(jù)分析和處理中使用Pandas涉及了大量的操作和概念，例如數(shù)據(jù)選擇、過濾、分組、聚合、數(shù)據(jù)清洗和處理缺失值等，這些操作都設(shè)計(jì)得十分高效易用，使得Pandas成為Python中數(shù)據(jù)科學(xué)和分析的核心庫(kù)之一。