pandas 基礎內容的目錄： 0. [概述](https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/17367431.html) `pandas` 主要功能和應用場景的介紹。 1. [數據讀取](https://www.cnblogs.com/wang_yb/p/17371731.h ...
pandas 基礎內容的目錄：
- 概述
pandas主要功能和應用場景的介紹。
- 數據讀取
數據讀取是第一步，只有成功載入數據之後，後續的操作才有可能。
pandas可以讀取和導入各種數據格式的數據，如 CSV，Excel，JSON，SQL，HTML 等，不需要手動編寫複雜的讀取代碼。
- 核心數據結構
pandas最大的優勢在於處理表格類數據，如果數據維度超過二維，一般我們會使用另一個python的庫numpy。
本篇主要介紹這兩種核心數據結構Series和DataFrame的創建方式。
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數據檢索
pandas的數據檢索功能是其最基礎也是最重要的功能之一。pandas中最常用的幾種數據過濾方式如下：- 行列過濾：選取指定的行或者列
- 條件過濾：對列的數據設置過濾條件
- 函數過濾：通過函數設置更加複雜的過濾條件
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數據整理
pandas進行數據整理的意義在於，它是數據分析、數據科學和機器學習的前置步驟。
通過數據整理可以提前瞭解數據的概要，缺失值、重覆值等情況，為後續的分析和建模提供更為可靠的數據基礎。本篇主要介紹利用
pandas進行數據整理的各種方法。
- 數據修改
pandas作為一種常用的數據分析工具，提供了廣泛的數據修改方法。
既可以針對行或者列的數據進行修改，也可以對具體單個元素進行修改，還可以基於條件選擇要修改的行或者列的數據。
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數據拆分與合併
數據集拆分是將一個大型的數據集拆分為多個較小的數據集，可以讓數據更加清晰易懂，也方便對單個數據集進行分析和處理。
同時，分開的數據集也可以分別應用不同的數據分析方法進行處理，更加高效和專業。數據集合併則是將多個數據集合併成一個大的數據集，可以提供更全面的信息，也可以進行更綜合的數據分析。
同時，數據集合併也可以減少數據處理的複雜度和時效性，提升數據分析的準確性和結果的可靠性。
- 數據排序
pandas的數據排序可以幫助我們更好地理解和分析數據。
通過對數據進行排序，我們可以提取出特定的信息，
例如最大值、最小值、中位數、眾數等等，從而更準確地識別數據的特征和特點。
- 數據類型
數據類型是電腦編程中將不同類型的數據值分類和定義的方式。
通過數據類型，可以確定數據的存儲方式和記憶體占用量，瞭解不同類型的數據進行各種運算的能力。
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日期處理
時間序列數據是數據分析中一類常見且重要的數據。
它們按照時間順序記錄，通常是從某些現象的觀察中收集的，比如經濟指標、氣象數據、股票價格、銷售數據等等。時間序列數據的特點是有規律地隨著時間變化而變化，它們的變化趨勢可以被分析和預測。
時間序列分析是一種用於預測未來值或評估過去值的統計方法，常常被用於預測未來趨勢、季節性變化、周期性變化、隨機波動等。
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索引和軸
在pandas中，索引（index）是用於訪問數據的關鍵。
它為數據提供了基於標簽的訪問能力，類似於字典，可以根據標簽查找和訪問數據。而
pandas的軸（axis）是指數據表中的一個維度，可以理解為表格中的行和列。
通過指定軸，我們可以對數據進行切片、篩選、聚合等操作。
- 數據統計
在進行統計分析時，pandas提供了多種工具來幫助我們理解數據。
pandas提供了多個聚合函數，其中包括均值、標準差、最大值、最小值等等。
此外，pandas還可以進行基於列的統計分析，例如通過groupby()函數對數據進行聚合，並計算每組的統計分析結果。
