详解 Pandas：从入门到实战的数据分析利器

一、Pandas 简介

在数据科学与数据分析领域，Pandas 无疑是最受欢迎的 Python 库之一。作为一个开源项目，Pandas 提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具，让数据处理变得高效而简单。

Pandas 的核心优势体现在三个方面：

高性能：基于 NumPy 构建，底层采用 C 语言实现，处理大规模数据时效率出众

灵活的数据结构：专为表格数据设计的 Series 和 DataFrame，完美适配各类结构化数据

丰富的分析工具：内置大量数据清洗、转换、聚合函数，满足日常分析需求

无论是数据清洗、转换、聚合还是简单的统计分析，Pandas 都能成为你得力的助手。

Series：一维数据容器

Series 是 Pandas 中最基础的数据结构，类似于表格中的一列，由索引（index）和值（values）两部分组成。其构造函数为：

参数	说明
data	一组数据（ndarray 类型）
index	数据索引标签，默认从 0 开始
dtype	数据类型，默认自动判断
name	为 Series 设置名称
copy	是否拷贝数据，默认 False

 DataFrame：二维表格数据

DataFrame 是 Pandas 中最核心的数据结构，类似于 Excel 表格或数据库表，具有行索引和列索引，可以包含不同类型的列。其构造函数为：

参数	说明
data	输入数据（ndarray、series、字典等）
index	行索引标签
columns	列索引标签，默认从 0 开始
dtype	数据类型
copy	是否拷贝数据，默认 False

使用 loc 进行行查询

loc 是 DataFrame 中最常用的查询方法，用于通过行索引获取数据。

Pandas 数据读取

Pandas 支持多种数据格式的读取，最常用的包括 CSV、Excel 和数据库表。

数据类型	说明	读取方法
csv, tsv, txt	文本文件（逗号 / 制表符分隔）	pd.read_csv()
excel	Excel 文件（xls/xlsx）	pd.read_excel()
mysql	关系型数据库表	pd.read_sql()