Python之了解pandas！

【01x00】了解 Pandas

Pandas 是 Python 的一个数据分析包，是基于 NumPy 构建的，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 开发团队继续开发和维护，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）。

panel data 是经济学中关于多维数据集的一个术语，在 Pandas 中也提供了 panel 的数据类型。

Pandas 经常和其它工具一同使用，如数值计算工具 NumPy 和 SciPy，分析库 statsmodels 和 scikit-learn，数据可视化库 Matplotlib 等，虽然 Pandas 采用了大量的 NumPy 编码风格，但二者不同是 Pandas 是专门为处理表格和混杂数据设计的。

而 NumPy 更适合处理统一的数值数组数据。

Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。

Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。

Pandas 适用于处理以下类型的数据：

1、与 SQL 或 Excel 表类似的，含异构列的表格数据;

2、有序和无序（非固定频率）的时间序列数据;

3、带行列标签的矩阵数据，包括同构或异构型数据;

4、任意其它形式的观测、统计数据集, 数据转入 Pandas 数据结构时不必事先标记。

Pandas 的主要数据结构是 Series（一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理- 金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。

对于 R 语言用户，DataFrame 提供了比 R 语言 data.frame 更丰富的功能。Pandas 基于 NumPy 开发，可以与其它第三方科学计算支持库完美集成。

Pandas 就像一把万能瑞士军刀，下面仅列出了它的部分优势 ：

1、处理浮点与非浮点数据里的缺失数据，表示为 NaN；

2、大小可变：插入或删除 DataFrame 等多维对象的列；

3、自动、显式数据对齐：显式地将对象与一组标签对齐，也可以忽略标签，在 Series、DataFrame 计算时自动与数据对齐；

4、强大、灵活的分组（group by）功能：拆分-应用-组合数据集，聚合、转换数据；

5、把 Python 和 NumPy 数据结构里不规则、不同索引的数据轻松地转换为 DataFrame 对象；

6、基于智能标签，对大型数据集进行切片、花式索引、子集分解等操作；

7、直观地合并和连接数据集；

8、灵活地重塑和旋转数据集；

9、轴支持分层标签（每个刻度可能有多个标签）；

10、强大的 IO 工具，读取平面文件（CSV 等支持分隔符的文件）、Excel 文件、数据库等来源的数据，以及从超快 HDF5 格式保存 / 加载数据；

时间序列：支持日期范围生成、频率转换、移动窗口统计、移动窗口线性回归、日期位移等时间序列功能。

这些功能主要是为了解决其它编程语言、科研环境的痛点。处理数据一般分为几个阶段：数据整理与清洗、数据分析与建模、数据可视化与制表，Pandas 是处理数据的理想工具。

其它说明：

Pandas 速度很快。Pandas 的很多底层算法都用 Cython 优化过。然而，为了保持通用性，必然要牺牲一些性能，如果专注某一功能，完全可以开发出比 Pandas 更快的专用工具。

Pandas 是 statsmodels 的依赖项，因此，Pandas 也是 Python 中统计计算生态系统的重要组成部分。

Pandas 已广泛应用于金融领域。

【02x00】Pandas 数据结构

Pandas 的主要数据结构是 Series（带标签的一维同构数组）与 DataFrame（带标签的，大小可变的二维异构表格）。

Pandas 数据结构就像是低维数据的容器。比如，DataFrame 是 Series 的容器，Series 则是标量的容器。使用这种方式，可以在容器中以字典的形式插入或删除对象。

此外，通用 API 函数的默认操作要顾及时间序列与截面数据集的方向。

当使用 Ndarray 存储二维或三维数据时，编写函数要注意数据集的方向，这对用户来说是一种负担；如果不考虑 C 或 Fortran 中连续性对性能的影响，一般情况下，不同的轴在程序里其实没有什么区别。

Pandas 里，轴的概念主要是为了给数据赋予更直观的语义，即用更恰当的方式表示数据集的方向。这样做可以让用户编写数据转换函数时，少费点脑子。

处理 DataFrame 等表格数据时，对比 Numpy，index（行）或 columns（列）比 axis 0 和 axis 1 更直观。用这种方式迭代 DataFrame 的列，代码更易读易懂：

for col in df.columns:
    series = df[col]
    # do something with series

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