python pandas 数据分析_python pandas数据分析-优快云博客

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本文介绍了Python数据分析库Pandas的基础和高级应用，包括数据抽取、转换和加载，以及安装指南。Pandas由Wes McKinney开发，适用于数据分析师、数据产品经理等，提供高效的数据处理能力，并对接多种可视化库，支持复杂的数据处理逻辑。

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简介

Python 2.0于2000年10月16日发布。Python 3.0于2008年12月3日发布，此版不完全兼容之前的Python源代码。目前Python的正式版已经更新到3.9版本，且官方不再维护2.0版本，因此建议初学者（包括已经在学习的）至少从3.6版本开始学习，之后的版本功能差异不会太大。

在Python语言应用生态中，数据分析领域近年来十分热门。作为python中数据分析的一个非常基础的库，Pandas受到了广泛关注。Pandas可以将现实中来源多样的数据进行灵活处理和分析。简单来说，Pandas是Python这门编程语言中一个专门用来做数据分析的工具。

Pandas由Wes McKinney于2008年开发。McKinney当时在纽约的一家金融服务机构工作，金融数据分析需要一个健壮和超快速的数据分析工具，于是他就开发出了Pandas。Pandas的命名来自计量经济学中的术语“面板数据”（Panel data）。面板数据是一种数据集的结构类型，具有横截面和时间序列两个维度。

Pandas对数据的处理是为数据分析服务的，它所提供的各种数据处理方法、工具是基于数理统计学的，包含了日常应用中的众多数据分析方法。我们学习它不仅要掌控它的相应技术，还要从它的数据处理思路中学习数据分析的理论和方法。特别地，如果你想要成为数据分析师、数据产品经理、数据开发工程师等与数据相关的工作者，学习Pandas能让你深入数据理论和实践，更好地理解和应用数据。Pandas可以轻松应对白领们日常工作中的各种表格数据处理需求，还应用在金融、统计、数理研究、物理计算、社会科学、工程等领域。Pandas可以实现复杂的处理逻辑，这些往往是Excel等工具无法完成的，还可以自动化、批量化，免去我们在处理相同的大量数据时的重复工作。Pandas可以实现非常震撼的可视化效果，它对接众多令人赏心悦目的可视化库，可以实现动态数据交互效果。

本文主要围绕etl环节进行描述，读者着重关注基础应用部分即可。