数据出路 -----pandas
Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。
Pandas 的主要数据结构是 Series （一维数据）与 DataFrame（二维数据）。
数据结构
Series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种 Numpy 数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。
Pandas 应用
Pandas 在数据科学和数据分析领域中具有广泛的应用，其主要优势在于能够处理和分析结构化数据。
以下是 Pandas 的一些主要应用领域：
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数据清洗和预处理： Pandas被广泛用于清理和预处理数据，包括处理缺失值、异常值、重复值等。它提供了各种方法来使数据更适合进行进一步的分析。
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数据分析和统计： Pandas使数据分析变得更加简单，通过DataFrame和Series的灵活操作，用户可以轻松地进行统计分析、汇总、聚合等操作。从均值、中位数到标准差和相关性分析，Pandas都提供了丰富的功能。
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数据可视化： 将Pandas与Matplotlib、Seaborn等数据可视化库结合使用，可以创建各种图表和图形，从而更直观地理解数据分布和趋势。这对于数据科学家、分析师和决策者来说都是关键的。
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时间序列分析： Pandas在处理时间序列数据方面表现出色，支持对日期和时间进行高效操作。这对于金融领域、生产领域以及其他需要处理时间序列的行业尤为重要。
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机器学习和数据建模： 在机器学习中，数据预处理是非常关键的一步，而Pandas提供了强大的功能来处理和准备数据。它可以帮助用户将数据整理成适用于机器学习算法的格式。
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数据库操作： Pandas可以轻松地与数据库进行交互，从数据库中导入数据到DataFrame中，进行分析和处理，然后将结果导回数据库。这在数据库管理和分析中非常有用。
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实时数据分析： 对于需要实时监控和分析数据的应用，Pandas的高效性能使其成为一个强大的工具。结合其他实时数据处理工具，可以构建实时分析系统。
Pandas 安装
pip install pandas1.查看版本
import pandas as pd
pd.__version__ # 查看版本
1.1.5Pandas数据结构-series
Pandas Series 类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型。
Series 特点：
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索引： 每个
Series都有一个索引，它可以是整数、字符串、日期等类型。如果没有显式指定索引，Pandas 会自动创建一个默认的整数索引。 -
数据类型：
Series可以容纳不同数据类型的元素，包括整数、浮点数、字符串等。
pandas.Series( data, 数据 index, 数据索引，不指定，从0开始 dtype, 数据类型，默认会自己判断name, 设置名称。copy) 拷贝数据，默认为 False。实例：
import pandas as pda = [1, 2, 3]myvar = pd.Series(a)print(myvar)
Pandas-Series的一些方法
1.索引取值
import pandas as pda = [1, 2, 3]myvar = pd.Series(a)print(myvar[1]) #22.指定索引和按照索引取值
import pandas as pda = ["Google", "Runoob", "Wiki"]myvar = pd.Series(a, index = ["x", "y", "z"])print(myvar)
print(myvar[y]) #Runoobx Google
y Runoob
z Wiki
dtype: object
3.利用字典创建Series --------key值为索引
import pandas as pds={0:"Google",1:"chorm"}
pd.Series(s)4.字典中的一部分数据，只需要指定需要数据的索引即可
import pandas as pdsites = {1: "Google", 2: "Runoob", 3: "Wiki"}myvar = pd.Series(sites, index = [1, 2])print(myvar)基本操作：
import pandas as pds = {0: "Google", 1: "chorm", 2: "cjejiccnm", 3: "feofoemkfmm"}
ser = pd.Series(s)print(ser[2]) #cjejiccnm
print(ser[1:4])# 1 chorm
# 2 cjejiccnm
# 3 feofoemkfmm
# dtype: object# 索引和值的对应关系
for index, value in ser.items():print(f"Index: {index}, Value: {value}")
# Index: 0, Value: Google
# Index: 1, Value: chorm
# Index: 2, Value: cjejiccnm
# Index: 3, Value: feofoemkfmm基本运算
import pandas as pds = {0: "Google", 1: "chorm", 2: "cjejiccnm", 3: "feofoemkfmm"}
ser = pd.Series(s)print(ser*2)# 0 GoogleGoogle
# 1 chormchorm
# 2 cjejiccnmcjejiccnm
# 3 feofoemkfmmfeofoemkfmm
# dtype: object# 过滤
filtered_series = ser[ser > 2] # 选择大于2的元素
# 数学函数
import numpy as np
result = np.sqrt(ser) # 对每个元素取平方根
属性和方法：
# 获取索引
index = series_with_index.index# 获取值数组
values = series_with_index.values# 获取描述统计信息
stats = series_with_index.describe()# 获取最大值和最小值的索引
max_index = series_with_index.idxmax()
min_index = series_with_index.idxmin()注意事项：
Series中的数据是有序的。- 可以将
Series视为带有索引的一维数组。 - 索引可以是唯一的，但不是必须的。
- 数据可以是标量、列表、NumPy 数组等。