# Pandas_HelloWorld

**Repository Path**: ccccggg/Pandas_HelloWorld

## Basic Information

- **Project Name**: Pandas_HelloWorld
- **Description**: Pandas入门教程
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 1
- **Created**: 2024-09-30
- **Last Updated**: 2025-04-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: Python, pandas, 数据分析

## README

# Pandas 教程

**Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。**

Pandas 名字衍生自术语 "panel data"（面板数据）和 "**Python data analysis**"（Python 数据分析）。

Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。

Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 [Numpy](https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.html)（提供高性能的矩阵运算）。

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## 学习本教程前你需要了解

在开始学习 Pandas 教程之前，我们需要具备基本的 Python 基础，如果你对 Python还不了解，可以阅读我们的教程：

*   [Python 2.x 版本](https://www.runoob.com/python/python-tutorial.html)
*   [Python 3.x 版本](https://www.runoob.com/python3/python3-tutorial.html)

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## Pandas 应用

Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。

Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。

Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

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## 数据结构

Pandas 的主要数据结构是 Series （一维数据）与 DataFrame（二维数据）。

*   **[Series](https://www.runoob.com/pandas/pandas-series.html)** 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）。

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## Pandas 特点

Pandas 可以让你轻松地处理各种数据结构，尤其是表格型数据，如 SQL 数据库或 Excel 表格。

以下是 Pandas 的一些主要特点和功能：

*   数据结构：Pandas 提供了两种主要的数据结构：Series 和 DataFrame。Series 是一维标记数组，类似于 Python 中的列表或 NumPy 中的数组，而 DataFrame 是一个二维的表格型数据结构，类似于 SQL 表或 Excel 表格。

*   数据加载与保存：Pandas 可以从各种数据源加载数据，包括 CSV 文件、Excel 表格、SQL 数据库、JSON 文件等，并且可以将处理后的数据保存到这些格式中。

*   数据清洗与转换：Pandas 提供了丰富的函数和方法，用于数据清洗、处理缺失值、重复值、异常值等，以及进行数据转换、重塑和合并操作。

*   数据分析与统计：Pandas 提供了各种统计函数和方法，用于描述性统计、聚合操作、分组运算、透视表等数据分析任务。

*   数据可视化：Pandas 结合了 Matplotlib 库，可以轻松地进行数据可视化，绘制各种统计图表，如折线图、散点图、直方图等。

Pandas 是 Python 数据科学领域中不可或缺的工具之一，它的灵活性和强大的功能使得数据处理和分析变得更加简单和高效。

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## 相关链接

*   Pandas 官网 [https://pandas.pydata.org/](https://pandas.pydata.org/)
*   Pandas 源代码：[https://github.com/pandas-dev/pandas](https://github.com/pandas-dev/pandas)