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[#]: subject: "Pandas: The Popular Python Library for Data Analysis and Data Science"
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[#]: via: "https://www.opensourceforu.com/2022/08/pandas-the-popular-python-library-for-data-analysis-and-data-science/"
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[#]: author: "Phani Kiran https://www.opensourceforu.com/author/phani-kiran/"
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[#]: collector: "lkxed"
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[#]: translator: "chai001125"
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[#]: reviewer: "wxy"
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[#]: publisher: "wxy"
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[#]: url: "https://linux.cn/article-15484-1.html"
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Pandas：用于数据分析和数据科学的最热门 Python 库
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> Pandas 是一个十分流行的 Python 第三方库。本文介绍了 Pandas 库中的一些特性和函数，并且我们鼓励读者亲手使用 Pandas 库，来解决实际的业务问题。
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Pandas 为 Python 中数据分析提供了基础和高级的构建组件。Pandas 库是用于数据分析与数据操作的最强大和最灵活的开源**分析工具**之一，并且它还提供了用于建模和操作表格数据（以行和列组织的数据）的**数据结构**。
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Pandas 库有两个主要的数据结构：第一个是 “<ruby>系列<rt>Series</rt></ruby>”，该数据结构能够很方便地从 Python 数组或字典中**按位置或指定的索引名称**来检索数据；第二个是“<ruby>数据帧<rt>DataFrames</rt></ruby>”，该数据结构将数据存储在行和列中。列可以通过列名访问，行通过索引访问。列可以有不同类型的数据，包括列表、字典、序列、数据帧、NumPy 数组等。
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### Pandas 库可以处理各种文件格式
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有各种各样的文件格式。用于数据分析的工具必须能够提供处理各种文件格式的方法。
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Pandas 可以读取各种文件格式，例如 CSV 文件、JSON 文件、XML 文件、Parquet 文件、SQL 文件，详见下表。
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| | 写入 | 读取 |
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| :- | :- | :- |
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| CSV 文件 | `to_csv` 函数 | `read_csv` 函数 |
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| JSON 文件 | `to_json` 函数 | `read_json` 函数 |
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| Parquet 文件 | `to_parquet` 函数 | `read_parquet` 函数 |
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| SQL 文件 | `to_sql` 函数 | `read_sql` 函数，`read_sql_query` 函数，`read_sql_table` 函数 |
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| XML 文件 | `to_xml` 函数 | `read_xml` 函数 |
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### 使用 Pandas 进行数据清理
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在现实场景中，很多数据集存在数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据的情况，如果要对使数据分析更加准确，就需要对这些没有用的数据进行处理。此外，数据还会有需要 <ruby>屏蔽<rt>mask</rt></ruby> 的敏感和机密信息。接下来，Pandas 提供了清理、丢弃、替换、屏蔽等方法，来处理这些坏数据。
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#### Pandas 清洗空值：
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a. 空行可以使用 `df.dropna(inplace=True)` 方法来删除。
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b. 空值可以使用 `df.fillna(<value>, inplace=True)` 方法来替换。还可以指定某一个列来替换该列的空数据。
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#### Pandas 屏蔽数据：
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c. 要屏蔽所有不满足条件 `my_list.where(my_list < 5)` 的敏感数据的值，可以使用 `my_list.mask(my_list < 5)`。
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#### Pandas 清洗重复数据：
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d. 要删除重复数据，可以使用 `drop_duplicates()` 方法：
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df.drop_duplicates(‘<column>’, keep = False)
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df.drop_duplicates(‘<column>’, keep = ‘first’)
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df.drop_duplicates(‘<column>’, keep = ‘last’)
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```
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### 使用 Pandas 进行数据分析
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下面的表格列出了 Pandas 中进行数据分析的各种函数，以及其语法。（请注意：`df` 代表一个 <ruby>数据帧<rt>DataFrame</rt></ruby> 数据结构的实例。）
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| 语法 | 描述 |
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| :- | :- |
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| `df.head(x)` | `head()` 函数用于读取前面的 x 行，如果不填参数 x，默认返回 5 行 |
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| `df.tail(x)` | `tail()` 函数用于读取尾部的 x 行，如果不填参数 x ，默认返回最后 5 行，空行各个字段的值返回 NaN |
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| `loc(x:y)` | Loc 函数返回指定行的数据，也可以对数据进行切片 |
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| `groupby('<column>')` | 对指定列的数据进行分组 |
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| `df['column'].sum()` | 计算指定列数据的总和 |
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| `df['column']. mean()` | 计算指定列数据的算术平均值 |
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| `df['column'].min()` | 计算指定列数据的最小值 |
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| `df['column'].max()` | 计算指定列数据的最大值 |
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| `df.sort_values(['column'])` | 在指定列上根据数值进行排序，默认升序 |
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| `df.size` | 返回元素的个数，即为行数 * 列数 |
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| `df.describe` | 返回对各列的统计汇总 |
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| `pd.crosstab(df['column1'], df['column2'], margins = True)` | 创建 `column1` 和 `column2` 的交叉表 |
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| `df.duplicated([column1, 'column2'])` | 根据 `column1` 和 `column2` 中的重复值，返回 `True` 或 `False` |
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### Pandas 的优点
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* 支持多索引（层次索引），方便分析多维数据。
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* 支持数据透视表的创建，堆栈和取消堆栈操作。
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* 可以使用 Pandas 处理有限值的分类数据。
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* 支持分组和聚合运算。
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* 可以禁用排序。
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* 支持行级过滤（获取满足过滤条件的行）和列级过滤（只选择需要的列）。
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* 有助于重塑数据集（数组的维度变换）。还可以转置数组的值，并转换为列表。当你使用 Python 处理数据时，可以将 Pandas 数据帧转换为多维 NumPy 数组。
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* 支持面向标签的数据切片。
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### Pandas 的不足
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Pandas 的代码和语法与 Python 不同，所以人们需要额外再学习 Pandas。此外，相较于 Pandas，像三维数据这样的高维数据会在 NumPy 等其他库有更好的处理。
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### 总结
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Pandas 能够大幅提升数据分析的效率。它与其他库的兼容性使它在其他 Python 库中都能有效地使用。
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via: https://www.opensourceforu.com/2022/08/pandas-the-popular-python-library-for-data-analysis-and-data-science/
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作者：[Phani Kiran][a]
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选题：[lkxed][b]
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译者：[chai001125](https://github.com/chai001125)
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校对：[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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[a]: https://www.opensourceforu.com/author/phani-kiran/
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[b]: https://github.com/lkxed
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[0]: https://img.linux.net.cn/data/attachment/album/202301/27/163400o6afgegh0nf4nfec.jpg |