一、pandas简介

1.1 pandas介绍

pandas是使用Python语言开发的用于数据处理和数据分析的第三方库。它擅长处理数字型数据和时间序列数据，文本型的数据也能轻松处理。

1.2 pandas的基本功能

1、从Excel、csv、网页、SQL等文件或工具中读取数据；
2、合并多个文件或者电子表格中的数据，将数据拆分为独立文件；
3、数据清洗，如去重、处理缺失值、填充默认值、补全格式、处理极端值等；
4、建立高效的索引；
5、按一定的业务逻辑插入计算后的列、删除列；
6、灵活方便的数据查询、筛选；
7、分组聚合数据，可独立指定分组后的各字段计算方式；
8、数据的转置，如行转列、列转行变更处理；
9、对时序数据进行分组采样，如按季、按月、按工作小时，也可以自定义周期，如工作日；
10、等等。

二、pandas快速入门

2.1 读取数据

本次演示采用的数据集是学生成绩数据集。首先，将数据读取到pandas里，变量名用df。

import pandas as pd   # 导入pandas库，起别名df

df = pd.read_excel('team.xlsx')    # team.xlsx文件与notebook文件或py文件在同一目录下

看一下数据集的情况：

2.2 验证数据

下面是一些常用的验证数据的代码，可以执行看看效果（一次执行一行）：

df.shape    # (100,6)查看行数和列数
df.info()    # 查看索引、数据类型和内存信息
df.describe()    # 查看数值型列的汇总统计
df.dtypes    # 查看各字段类型
df.axes    # 查看数据行和列名
df.index    # 行名
df.columns    # 列名

2.3 建立索引

以下代码将name列设置为索引：

df.set_index('name', inplace=True)

其中可选参数inplace=True会将指定好索引的数据再赋值给df使索引生效，否则索引不会生效。注意，这里并没有修改原Excel，从我们读取数据后就已经和它没有关系了，我们处理的内存中的df变量。
再来查看一下索引列更改之后的数据，使用代码df.head()查看：

2.4 数据抽取

2.4.1 选择列

选择列的方法有如下几种：

df['Q1']    # 查看指定列
df.Q1    # 同上，如果列名符合Python变量名要求，可使用
df[['Q1', 'Q2']]   # 选择两列
df.loc[:, ['team', 'Q1']]    # 和上一行效果一样

2.4.2 选择行

# 用指定索引选取
df[df.index=='Arry']

# 用自然索引选取，类似列表的切片
df[0:3]    # 选择前三行
df[0:20:2]    # 添加了步长
df.iloc[:10, :]    # 选取前10行

2.4.3 指定行和列

同时选取行和列的范围：

df.loc['Ben', 'Q1':'Q4']    # 查看Ben的四个季度成绩
df.loc['Eorge':'Alexander', 'team':'Q4']    # 同时指定行和列区间

2.5 排序

示例如下：

df.sort_values(by='Q1')    # 按Q1列升序排序
df.sort_values(by='Q2', ascending=False)    # 按Q2列降序排序，ascending是上升的意思
df.sort_values(by=['team', 'Q1'], ascending=[True, False])   # team升序，Q1降序

2.6 分组聚合

我们可以实现类似SQL的groupby那样的数据透视功能：

df.groupby('team').sum()    # 按团队分组对应列求和
# 不同列不同的计算方法
df.groupby('team').agg({'Q1':'sum',     # 求和
                        'Q2':'count',    # 总数
                        'Q3':'mean',    # 平均值
                        'Q4':'max'})    # 最大值

2.7 数据转置

数据的转置非常简单，在DataFrame后面加T即可，示例如下：

df.head().T

对比一下转置前和转置后的数据：

2.8 增加列

用pandas增加一列非常方便，就与新定义一个字典的键值对一样。

df['one'] = 1    # 增加一个固定值的列
df['total'] = df.Q1 + df.Q2 + df.Q3 + df.Q4    # 增加总成绩列
# 将计算得来的结果赋值给新列
df['total'] = df.loc[:, 'Q1':'Q4'].apply(lambda x:sum(x), axis=1)
df['total'] = df.sum(axis=1)    # 可以把所有为数字的列相加
df['avg'] = df.total / 4    # 增加平均成绩列

2.9 统计分析

df.loc[:, 'Q1':'Q4'].mean()    # 返回所有列的均值
df.loc[:, 'Q1':'Q4'].mean(1)    # 返回所有行的均值
df.loc[:, 'Q1':'Q4'].corr    # 返回列与列之间的相关系数
df.count()    # 返回每一列的非空值的个数
df.max()    # 返回每一列的最大值
df.min()    # 最小值
df.median()    # 中位数
df.std()    # 标准差
df.var()    # 方差