Python与数据分析库Pandas进阶

一、 开篇：Pandas的魅力

1.1 数据分析：不仅仅是数字游戏

在数据科学的世界里，数据就像是原材料，而Pandas则是那个精炼原材料的工具箱。想象一下，你是一位厨师，面对一堆杂乱无章的食材，你需要清洗、切割、搭配，才能制作出一道美味的菜肴。同样地，数据分析师也需要将原始数据整理、清洗、加工，才能从中提取出有价值的信息。

Pandas的魅力不仅仅在于它能快速处理数据，还在于它提供了一系列高级功能，帮助我们轻松完成数据探索、清洗、转换和分析等任务。Pandas就像是数据科学家手中的瑞士军刀，几乎能满足你在数据处理方面的一切需求。

1.2 为什么选择Pandas

在众多Python数据分析库中，Pandas之所以脱颖而出，是因为它具有以下特点：

• 易用性：Pandas提供了直观且易于使用的API，即使是初学者也能很快上手。
• 灵活性：Pandas能够处理各种类型的数据结构，从简单的表格数据到复杂的多维数组。
• 强大功能：Pandas内置了许多高级数据操作功能，如数据合并、重塑、排序、选择、分组等。

二、 基础篇：掌握Pandas的核心

2.1 数据结构：Series与DataFrame

Pandas中最基本的数据结构是Series和DataFrame。

• Series：一维数组，可以容纳任何数据类型（整数、字符串、浮点数、Python对象等），并且带有一个索引标签。
• DataFrame：二维表格型数据结构，可以看作是由多个Series组成的字典。DataFrame的每一列都可以是不同的数据类型，并且每一行和每一列都有相应的标签。

import pandas as pd

# 创建一个Series
s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
print(s)

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
   
   
    'A': 1.,
    'B': pd.Timestamp('20130102'),
    'C': pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'),
    'D': np.array([3] * 4, dtype='int32'),
    'E': pd.Categorical(["test", "train"