Pandas 是 Python 中最流行和强大的数据分析与数据处理库之一。它提供了高效、快捷的数据结构和数据分析工具，可以轻松地进行数据清洗、分析和建模。以下是 Pandas 的一些基础知识，帮助你更好地理解和使用这个库。

1. 安装 Pandas

要在你的 Python 环境中使用 Pandas，你需要首先进行安装。通常可以使用 pip 安装：

pip install pandas  

2. 基本数据结构

Pandas 提供了两种核心的数据结构：Series 和 DataFrame。

• Series: 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。

  import pandas as pd  
  # 创建一个简单的 Series  
  s = pd.Series([1, 3, 5, 7, 9])  
  print(s)  

• DataFrame: 一个表格型的数据结构，类似于电子表格或 SQL 表中的一个数据表，是一个由多列组成的二维数组。每列可以是不同的数据类型。

  # 创建一个简单的 DataFrame  
  data = {  
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],  
    'Age': [25, 30, 35],  
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']  
  }  
  df = pd.DataFrame(data)  
  print(df)  

3. 读取和写入数据

Pandas 支持多种数据格式的读写操作，如 CSV、Excel、SQL 及 JSON 等。

• 读取 CSV 文件:

  df = pd.read_csv('data.csv')  

• 写入 CSV 文件:

  df.to_csv('output.csv', index=False)  

4. 数据操作

• 选择数据:

  通过列标签或者条件进行选择：

  # 选择某一列  
  ages = df['Age']  
  # 选择多列  
  df_subset = df[['Name', 'City']]  
  # 条件选择  
  df_filtered = df[df['Age'] > 28]  

• 数据操作:

  Pandas 提供了一系列的函数用于数据的基本操作。

  • 添加新列:

  df['Salary'] = [50000, 60000, 70000]  

  • 删除列:

  df.drop(columns=['Salary'], inplace=True)  

  • 统计计算:

  mean_age = df['Age'].mean()  

5. 数据清洗

数据在分析前通常需要清洗和处理。Pandas 提供了诸如填充、替换、去重等方法：

• 处理缺失值:

  # 检查缺失值  
  df.isnull().sum()  
  # 填充缺失值  
  df.fillna('Unknown', inplace=True)  
  # 删除缺失值  
  df.dropna(inplace=True)  

• 去重:

  df.drop_duplicates(inplace=True)  

总结

Pandas 是进行数据分析和数据整理的强大工具，掌握好它可以帮助你在数据科学的道路上走得更远。这只是 Pandas 基础探讨的第 1 部分，后续的部分将深入探讨 Pandas 的高级特性和应用场景。学习 Pandas 的过程中，实践和练习是最好的方式，希望你能通过动手做例子应用这些知识。