Pandas 是 Python 的核心數據分析支持庫，提供了快速、靈活、明確的數據結構，旨在簡單、直觀地處理關系型、標記型數據。Pandas 的目標是成為 Python 數據分析實踐與實戰的必備高級工具，其長遠目標是成為最強大、最靈活、可以支持任何語言的開源數據分析工具。經過多年不懈的努力，Pandas 離這個目標已經越來越近了。

下面對pandas常用的功能進行一個可視化的介紹，希望能讓大家更容易理解和學習pandas。

1、Series序列

系列(Series)是能夠保存任何類型的數據(整數，字符串，浮點數，Python對象等)的一維標記數組。軸標簽統稱為索引。

2、從ndarray創建一個系列

如果數據是ndarray，則傳遞的索引必須具有相同的長度。如果沒有傳遞索引值，那么默認的索引將是范圍(n)，其中n是數組長度，即[0,1,2,3…. range(len(array))-1] - 1]。

3、從字典創建一個系列

字典(dict)可以作為輸入傳遞，如果沒有指定索引，則按排序順序取得字典鍵以構造索引。如果傳遞了索引，索引中與標簽對應的數據中的值將被拉出。

4、序列數據的訪問

通過各種方式訪問Series數據，系列中的數據可以使用類似于訪問numpy中的ndarray中的數據來訪問。

5、序列的聚合統計

Series有很多的聚會函數，可以方便的統計最大值、求和、平均值等

6、DataFrame(數據幀)

DataFrame是帶有標簽的二維數據結構，列的類型可能不同。你可以把它想象成一個電子表格或SQL表，或者 Series 對象的字典。它一般是最常用的pandas對象。

7、從列表創建DataFrame

從列表中很方便的創建一個DataFrame，默認行列索引從0開始。

8、從字典創建DataFrame

從字典創建DataFrame，自動按照字典進行列索引，行索引從0開始。

9、列選擇

在剛學Pandas時，行選擇和列選擇非常容易混淆，在這里進行一下整理常用的列選擇。

10、行選擇

整理多種行選擇的方法，總有一種適合你的。

11、返回指定行列

pandas的DataFrame非常方便的提取數據框內的數據。

12、條件查詢

對各類數值型、文本型，單條件和多條件進行行選擇

13、聚合

可以按行、列進行聚合，也可以用pandas內置的describe對數據進行操作簡單而又全面的數據聚合分析。

14、聚合函數

data.function(axis=0) 按列計算

data.function(axis=1) 按行計算

15、分類匯總

可以按照指定的多列進行指定的多個運算進行匯總。

16、透視表

透視表是pandas的一個強大的操作，大量的參數完全能滿足你個性化的需求。

17、處理缺失值

pandas對缺失值有多種處理辦法，滿足各類需求。

18、查找替換

pandas提供簡單的查找替換功能，如果要復雜的查找替換，可以使用map(), apply()和applymap()?

19、數據合并

兩個DataFrame的合并，pandas會自動按照索引對齊，可以指定兩個DataFrame的對齊方式，如內連接外連接等，也可以指定對齊的索引列。

20、更改列名(columns index)

更改列名我認為pandas并不是很方便，但我也沒有想到一個好的方案。

21、apply函數

這是pandas的一個強大的函數，可以針對每一個記錄進行單值運算而不需要像其他語言一樣循環處理。

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總結

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