Pandas是Python数据分析的利器，也是各种数据建模的标准工具。本文带大家入门Pandas，将介绍Python语言、Python数据生态和Pandas的一些基本功能。
Pandas快速入门
1、安装导入
首先安装pandas库。打开“终端”并执行以下命令：
pip install pandas matplotlib
# 如网络慢，可指定国内源快速下载安装
pip install pandas matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 引入 Pandas库，按惯例起别名pd
import pandas as pd
这样，我们就可以使用pd调用Pandas的所有功能了。
2、准备数据集
数据集（Data set或dataset），又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据组成的集合，可以简单理解成一个Excel表格。在分析处理数据时，我们要先了解数据集。对所持有数据各字段业务意义的理解是分析数据的前提。
这是学生季度成绩的汇总表（摘录），列如下所述。
- name：学生的姓名，这列没有重复值，一个学生一行，即一条数据，共100条。
- team：所在的团队、班级，这个数据会重复。
- Q1～Q4：各个季度的成绩，可能会有重复值。
3、读取数据
了解了数据集的意义后，我们将数据读取到Pandas里，变量名用df（DataFrame的缩写，后续会介绍），它是Pandas二维数据的基础结构。
import pandas as pd # 引入Pandas库，按惯例起别名pd
# 以下两种效果一样，如果是网址，它会自动将数据下载到内存
df = pd.read_excel('https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsx')
df = pd.read_excel('team.xlsx') # 文件在notebook文件同一目录下
# 如果是CSV，使用pd.read_csv()，还支持很多类型的数据读取
在：
- 自动增加了第一列，是Pandas为数据增加的索引，从0开始，程序不知道我们真正的业务索引，往往需要后面重新指定，使它有一定的业务意义；
- 由于数据量大，自动隐藏了中间部分，只显示前后5条；
- 行数和列数显示在底部。
4、查看数据
读取数据后，我们来查看数据：
df.head() # 查看前5条，括号里可以写明你想看的条数
df.tail() # 查看尾部5条
df.sample(5) # 随机查看5条
5、验证数据
拿到数据后，我们还需要验证数据是否加载正确，数据大小是否正常。下面是一些常用的代码，可以执行看看效果（一次一行）：
df.shape # (100, 6) 查看行数和列数
df.info() # 查看索引、数据类型和内存信息
df.describe() # 查看数值型列的汇总统计
df.dtypes # 查看各字段类型
df.axes # 显示数据行和列名
df.columns # 列名
df.info()显示有数据类型、索引情况、行列数、各字段数据类型、内存占用等：
df.describe()会计算出各数字字段的总数（count）、平均数（mean）、标准差（std）、最小值（min）、四分位数和最大值（max）：
6、建立索引
以上数据真正业务意义上的索引是name列，所以我们需要使它成为索引：
df.set_index('name', inplace=True) # 建立索引并生效
其中可选参数inplace=True会将指定好索引的数据再赋值给df使索引生效，否则索引不会生效。注意，这里并没有修改原Excel，从我们读取数据后就已经和它没有关系了，我们处理的是内存中的df变量。
将name建立索引后，就没有从0开始的数字索引了，如图4所示。
7、数据选取
接下来，我们像Excel那样，对数据做一些筛选操作。
（1）选择列
选择列的方法如下：
查看指定列
df['Q1']
df.Q1 # 同上，如果列名符合Python变量名要求，可使用
显示以下内容：
这里返回的是一个Series类型数据，可以理解为数列，它也是带索引的。之前建立的索引在这里发挥出了作用，否则我们的索引是一个数字，无法知道与之对应的是谁的数据。
您可以使用以下方法来选择多个列：
# 选择多列
df[['team', 'Q1']] # 只看这两列，注意括号
df.loc[:, ['team', 'Q1']] # 和上一行效果一样
（2）选择行
以下是选择行的方法：
# 用指定索引选取
df[df.index == 'Liver'] # 指定姓名
# 用自然索引选择，类似列表的切片
df[0:3] # 取前三行
df[0:10:2] # 在前10个中每两个取一个
df.iloc[:10,:] # 前10个
（3）指定行和列
给定行和列显示范围：
df.loc['Ben', 'Q1':'Q4'] # 只看Ben的四个季度成绩
df.loc['Eorge':'Alexander', 'team':'Q4'] # 指定行区间
（4）条件选择
按一定条件显示数据：
# 单一条件
df[df.Q1 > 90] # Q1列大于90的
df[df.team == 'C'] # team列为'C'的
df[df.index == 'Oscar'] # 指定索引即原数据中的name
# 组合条件
df[(df['Q1'] > 90) & (df['team'] == 'C')] # and关系
df[df['team'] == 'C'].loc[df.Q1>90] # 多重筛选
8、排序
Pandas的排序非常方便，示例如下：
df.sort_values(by='Q1') # 按Q1列数据升序排列
df.sort_values(by='Q1', ascending=False) # 降序
df.sort_values(['team', 'Q1'], ascending=[True, False]) # team升序，Q1降序
9、分组聚合
我们可以实现类似SQL的groupby那样的数据透视功能：
df.groupby('team').sum() # 按团队分组对应列相加
df.groupby('team').mean() # 按团队分组对应列求平均
# 不同列不同的计算方法
df.groupby('team').agg({'Q1': sum, # 总和
'Q2': 'count', # 总数
'Q3':'mean', # 平均
'Q4': max}) # 最大值
统一聚合执行后的效果如图5所示。
10、数据转换
对数据表进行转置，对类似图6中的数据以A-Q1、E-Q4两点连成的折线为轴对数据进行翻转，效果如图7所示，不过我们这里仅用sum聚合。
df.groupby('team').sum().T
你也可以试试下面的代码看看有什么效果：
df.groupby('team').sum().stack()
df.groupby('team').sum().unstack()
11、增加列
用Pandas增加一列非常方便，就与新定义一个字典的键值一样。
df['one'] = 1 # 增加一个固定值的列
df['total'] = df.Q1 + df.Q2 + df.Q3 + df.Q4 # 增加总成绩列
# 将计算得来的结果赋值给新列
df['total'] = df.loc[:,'Q1':'Q4'].apply(lambda x:sum(x), axis=1)
df['total'] = df.sum(axis=1) # 可以把所有为数字的列相加
df['avg'] = df.total/4 # 增加平均成绩列
12、统计分析
根据您的数据分析目标，尝试使用以下函数，看看您能得出什么结论。
df.mean() # 返回所有列的均值
df.mean(1) # 返回所有行的均值，下同
df.corr() # 返回列与列之间的相关系数
df.count() # 返回每一列中的非空值的个数
df.max() # 返回每一列的最大值
df.min() # 返回每一列的最小值
df.median() # 返回每一列的中位数
df.std() # 返回每一列的标准差
df.var() # 方差
s.mode() # 众数
13、绘图
Pandas利用plot()调用Matplotlib快速绘制出数据可视化图形。注意，第一次使用plot()时可能需要执行两次才能显示图形。如图8所示，可以使用plot()快速绘制折线图。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_excel('team.xlsx')
plt.plot(df['Q1'])
plt.show()
各Team四个季度总成绩趋势
df = pd.read_excel('team.xlsx')
plt.plot(df.groupby('team').sum().T)
plt.show()
各组人数比较
df = pd.read_excel('team.xlsx')
plt.pie(df.groupby('team').count()['Q1'])
plt.show()
14、导出
可以非常轻松地导出Excel和CSV文件。
df.to_excel('team-done.xlsx') # 导出 Excel文件
df.to_csv('team-done.csv') # 导出 CSV文件
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