Pandas 是Python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析（data analysis）。

• Pandas是Python的一个数据分析包，该工具为解决数据分析任务而创建。
• Pandas纳入大量库和标准数据模型，提供高效的操作数据集所需的工具。
• Pandas提供大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
• Pandas是字典形式，基于NumPy创建，让NumPy为中心的应用变得更加简单。

查看Pandas 版本

>>> import pandas as pd

>>> pd.__version__

'0.24.2'

Pandas 中的数据结构

目前，Pandas 中的数据结构有3 种：Series、DataFrame和Panel。

Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。

DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。Index（行）和columns（列）。

Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

Series 数据结构

基本创建方式：

pd.Series(data=None, index=None)

data：传入数据，可以传入多种类型；

index：索引，在不指定index的情况下，默认数值索引 range(0, len(data))。

如下是Series操作示例：

>>> data=[0,1,2]

>>> index=["a","b","c"]

>>> s=pd.Series(data=data, index=index)

>>> s

a 0

b 1

c 2

dtype: int64

>>> s.index

Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

>>> s.values

array([0, 1, 2], dtype=int64)

>>> s.dtype

dtype('int64')

不指定 index的情况下Series，索引默认为([0,1,2]。

>>> s1=pd.Series(data=data)

>>> s1

0 0

1 1

2 2

dtype: int64

传入字典数据，key 解析为 index，value 解析为 data。

>>> data1={"aa":10,"bb":100,"cc":1000}

>>> s2=pd.Series(data1)

>>> s2

aa 10

bb 100

cc 1000

dtype: int64

DataFrame 数据结构

基本创建方式

pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None)

DataFrame 既有行索引，也有列索引。

创建DataFrame操作示例：

>>> data=np.arange(6).reshape(2,3)

>>> data

array([[0, 1, 2],

[3, 4, 5]])

>>> index=["a","b"]

>>> columns=["col1","col2","col3"]

>>> df1=pd.DataFrame(data, index, columns)

无行、列索引传入的情况

>>> df2=pd.DataFrame(data)

>>> df2

0 1 2

0 0 1 2

1 3 4 5

DataFrame 数据清洗示例

（1）构建DataFrame对象

>>> df=pd.DataFrame(np.random.randint(1,10,[5,3]),index=['a','c','e','f','h'],columns=['one','two','three'])

>>> df

one two three

a 1 6 3

c 5 6 6

e 2 9 3

f 5 5 6

h 1 4 1

（2）DataFrame 赋值操作

>>> df.loc["a","one"]=np.nan

>>> df.loc["c","two"]=-99

>>> df.loc["c","three"]=-99

>>> df.loc["a","two"]=-100

>>> df

one two three

a NaN -100 3

c 5.0 -99 -99

e 2.0 9 3

f 5.0 5 6

h 1.0 4 1

增加2列（columns）：

>>> df['four']='bar'

>>> df['five']=df['one']>0

reindex 创建行索引，没有的行数据，默认为NaN。

>>> df2=df.reindex(['a','b','c','d','e','f','g','h'])

df2.dropna(axis=0) 删除缺失值所在行（axis=0）或列（axis=1）；

df2.fillna(0) 缺失值以 0 填充；

（3）标识和删除重复行

duplicated() 返回bool 向量，其长度为行数，并指示行是否重复。

其中 d/g 行数据全部为 NaN，完全重复，返回 True，其他返回 False。

其中b 行数据也全部为NaN，为什么返回 False呢？这是因为还有一个keep参数，默认为first，表示第一次出现的时候保留，之后的数据标记/删除。

如果将传入参数 keep='last' ，看到 b/d 行返回为 True，g行数据保留。

如果传入参数 keep=False，则表示标记/删除所有重复项。

df2.drop_duplicates(keep='first')

删除重复的行，keep 参数设置为保留第一次出现的行，之后重复行删除。

df2.drop_duplicates('one',keep='first')

针对one列，删除重复行数据，keep参数设置为 first。如下所示，删除了 b/f 行的数据，因为one列存在重复的数据。