概述
在上一节，我们介绍了Python的numpy模块，包括：多维数组、数组索引、数组操作、数学函数、线性代数、随机数生成等内容。在这一节，我们将介绍Python的pandas模块。pandas模块是Python编程语言中用于数据处理和分析的强大模块，它提供了许多用于数据操作和清洗的函数，使得数据处理和分析变得更为简单和直观。
在Python中使用pandas模块，需要先安装pandas库。可以通过pip命令进行安装：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas。安装完成后，就可以在Python脚本中导入pandas模块，并使用其函数和方法了。
Series
Series是一个一维数组，它不仅包含数据，还包含索引。Series可以被看作是一个字典，其中的索引是键，值是数据。每个索引只有一个对应的值，因此Series可以被看作是具有标签化的数值数据。
import pandas as pd
# 创建一个Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
# 输出：
# 0 1
# 1 2
# 2 3
# 3 4
# 4 5
# dtype: int64
print(s)上面的示例代码创建了一个包含五个整数的Series，默认情况下，它的索引是从0开始的整数。
当然，我们也可以提供一个列表作为Series的索引和值。
import pandas as pd
# 创建一个带有自定义索引和值的Series
index = ['C', 'S', 'D', 'N', 'P']
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index = index)
# 输出：
# C 1
# S 2
# D 3
# N 4
# P 5
# dtype: int64
print(s)我们还可以直接使用字典创建带有自定义数据标签的数据，pandas会自动把字典的键作为数据标签，字典的值作为相对应的数据。
import pandas as pd
# 创建一个带有自定义索引和值的Series
s = pd.Series({'C': 1, 'S': 2, 'D': 3, 'N': 4, 'P': 5})
# 输出：
# C 1
# S 2
# D 3
# N 4
# P 5
# dtype: int64
print(s)如果想访问Series里的数据，也非常简单，直接使用中括号加数据标签的方式即可。
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
# 访问第二个元素，输出：3
print(s[2])
s = pd.Series({'C': 1, 'S': 2, 'D': 3, 'N': 4, 'P': 5})
# 访问Key值为'D'的元素，输出：3
print(s['D'])使用Series，结合pandas强大的数据对齐功能，可以让我们快速对数据进行分析和处理。
import pandas as pd
s1 = pd.Series({'Red': 1, 'Blue': 2, 'Green': 3})
s2 = pd.Series({'Red': 100, 'Blue': 200, 'Green': 300})
s = s1 + s2
# 将两个Series进行相加，输出：
# Red 101
# Blue 202
# Green 303
# dtype: int64
print(s)
s1 = pd.Series({'Red': 1, 'Blue': 2, 'Green': 3, 'White': 4})
s2 = pd.Series({'Red': 100, 'Blue': 200, 'Green': 300})
s = s1 + s2
# 数据标签不相同的数据，运算后结果是NaN，输出：
# Blue 202.0
# Green 303.0
# Red 101.0
# White NaN
# dtype: float64
print(s)
# 数据标签不相同的数据，调用add函数，可以设置默认填充值，输出：
# Blue 202.0
# Green 303.0
# Red 101.0
# White 4.0
# dtype: float64
s = s1.add(s2, fill_value = 0)
print(s)DataFrame
DataFrame是一个二维的表格型数据结构，类似于Excel或数据库中的表。DataFrame中的数据可以是不同的数据类型，比如：整数、浮点数、字符串、布尔值等。
import pandas as pd
# 创建DataFrame
data = {'Name': ['Jack', 'Tank', 'John'], 'Age': [20, 21, 19]}
df = pd.DataFrame(data)
# 输出：
# Name Age
# 0 Jack 20
# 1 Tank 21
# 2 John 19
print(df)使用DataFrame，我们可以很方便地对表中的行、列进行增删改查等操作。使用df[‘column_name’]可以查看指定列的数据；使用df.iloc[row_number]可以查看指定行的数据；使用df.loc[row_label]可以基于标签访问指定行的数据；使用df[condition]可以筛选出满足条件的数据：使用df[‘new_column’] = values可以添加一个新列；使用del df[‘column_name’]可以删除一列。
import pandas as pd
# 创建DataFrame
data = {'Name': ['Jack', 'Tank', 'John'], 'Age': [20, 21, 19]}
df = pd.DataFrame(data)
# 输出：
# Name Age
# 0 Jack 20
# 1 Tank 21
# 2 John 19
print(df)
df = pd.DataFrame(data, index = ['First', 'Second', 'Third'])
# 指定自定义索引，输出：
# Name Age
# First Jack 20
# Second Tank 21
# Third John 19
print(df)
# 访问列数据，输出：
# First Jack
# Second Tank
# Third John
# Name: Name, dtype: object
print(df['Name'])
# 根据行索引访问行数据，输出：
# Name John
# Age 19
# Name: Third, dtype: object
print(df.iloc[2])
# 根据行标签访问行数据，输出：
# Name John
# Age 19
# Name: Third, dtype: object
print(df.loc['Third'])
df['Age'] = [22, 18, 20]
# 修改列数据，输出：
# Name Age
# First Jack 22
# Second Tank 18
# Third John 20
print(df)
df['Gender'] = ['M', 'F', 'F']
# 新增列数据，输出：
# Name Age Gender
# First Jack 22 M
# Second Tank 18 F
# Third John 20 F
print(df)
del df['Gender']
# 删除列数据，输出：
# Name Age
# First Jack 22
# Second Tank 18
# Third John 20
print(df)
# 筛选出年龄大于20的数据，输出：
# Name Age
# First Jack 22
print(df[df['Age'] > 20])数据读取和写入
使用pandas，可以方便地读取和写入各种数据格式，比如：CSV、Excel、SQL数据库等。我们以CSV文件的读写为例，来理解CSV表格数据的读取和写入。
import pandas as pd
# 创建DataFrame
data = {'Name': ['Jack', 'Tank', 'John'], 'Age': [20, 21, 19]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将DataFrame写入CSV文件
df.to_csv('output.csv', index = False)在上面的示例代码中，我们首先创建了一个名为df的DataFrame，然后使用to_csv函数将其写入一个名为output.csv的CSV文件中。我们将index参数设置为False，以避免将DataFrame的索引写入CSV文件。
to_csv函数还有其他一些可选参数，包括：
sep：用于指定CSV文件中的分隔符，默认是逗号。
header：用于指定是否将DataFrame的列名写入CSV文件中，默认为True。
encoding：用于指定文件的编码格式，默认为UTF-8。
compression：用于指定文件的压缩格式，默认为None。
在下面的示例代码中，我们读取了上面保存的名为output.csv的CSV文件，并将其转化为一个pandas DataFrame。
import pandas as pd
# 从CSV文件读取
df = pd.read_csv('output.csv')
# 输出：
# Name Age
# 0 Jack 20
# 1 Tank 21
# 2 John 19
print(df)read_csv函数还有其他一些可选参数，包括：
sep：指定分隔符，默认为逗号。
header：指定行号作为列名，默认为0。
index_col：将一列或多列设为DataFrame的索引。
usecols：返回的列的子集，可以是一个列表或函数。
dtype：为每一列设置数据类型。
skiprows：跳过指定的行数或行号。
na_values：用于识别空值的字符串或字符串列表。
keep_default_na：是否保留默认的识别空值的字符串。
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