Pandas用于数据分析与处理

文章结构概述

• • • • 前言
    • 1 导入数据
    • 2 审阅数据
    • 3 数据预处理
    • 4 数据分析
    • 5 pandas数据可视化
    • • • 在此部分将不再详细阐述pandas的可视化功能，因为其内置的可视化手段已足以应对绝大多数需求，从而节省了我们大量自行借助matplotlib进行数据可视化的繁琐操作。因此，我将pandas可视化内容单独作为下一篇博文进行讲解。

前言

针对二维平面数据的处理与分析，pandas作为一款高效工具具有显著优势。以下将对pandas的相关操作进行详细演示与解析，旨在为读者提供实用参考。

本次讲解将围绕pandas展开，从六个不同维度对数据开展系统性操作：

数据导入流程设计

自我生成数据

pandas 提供了两种主要的数据结构，即 Series 与 DataFrame，二者能够被用于构建用户所需的数组类对象。

    pd.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False)
    
    pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None,