① Pandas庫的介紹
Pandas是python第三方庫，提供高性能易用數據類型和分析工具
import pandas as pd
Pandas基於Numpy實現，常與Numpy和Matplotlib一同使用
兩個數據類型：Series，DataFrame
基於上述數據類型的各類操作(基本操作、運算操作、特徵類操作、關聯類操作)
Series類型可以由如下類型創建：
1.python列表,index與列表元素個數一致
2.標量值，index表達Series類型的尺寸
3.python字典，鍵值對中的『鍵』是索引，index從字典中進行選擇操作
4.ndarray，索引和數據都可以通過ndarray類型創建
5.其他函數，range()函數等
Series類型的基本操作
Series類型包括index和value兩部分
Series類型的操作類似ndarray類型
Series類型的操作類似python字典類型
Series類型的操作類似ndarray類型：
1.索引方法相同，採用[]
2.numpy中運算和操作可用於series類型
3.可以通過自定義索引的列表進行切片
4.可以通過自動索引進行切片，如果存在自定義索引，則一同被切片
Series類型的操作類似python字典類型：
1.通過自定義索引訪問
2.保留字in操作
3.使用.get()方法
Series是一維帶『標簽』數組
index_0 --->data_a
Series基本操作類似ndarray和字典，根據索引對齊
DataFrame類型可以由如下類型創建：
1.二維ndarray對象
2.由一維ndarray、列表、字典、元組或Series構成的字典
3.Series類型
4.其他的DataFrame類型
重新索引
.reindex(index=None,columns=None,...)的參數
index,columns 新的行列自定義索引
fill_value 重新索引中，用於填充缺失位置的值
method 填充方法，ffill當前值向前填充，bfill向後填充
limit 最大填充量
默認true，生成新的對象，false時，新舊相等不復制
索引類型的常用方法
.append(idx) 鏈接另一個index對象，產生新的index對象
.diff(idx) 計算差集，產生新的index對象
.intersection(idx) 計算交集
.union(idx) 計算並集
.delete(loc) 刪除loc位置處的元素
.insert(loc,e) 在loc位置增加一個元素e
算術運演算法則
算術運算根據行列索引，補齊後運算，運算默認產生浮點數
補齊時缺項填充NaN(空值)
二維和一維、一維和零維間為廣播運算
採用+ - * ／符號進行的二元運算產生新的對象
方法形式運算
.add(d,**argws) 類型間加法運算，可選參數
.sub(d,**argws) 類型間減法運算，可選參數
.mul(d,**argws) 類型間乘法運算，可選參數
.div(d,**argws) 類型間除法運算，可選參數
比較運演算法則
比較運算只能比較相同索引的元素，不進行補齊
二維和一維、一維和零維間為廣播運算
採用> < >= <= == !=等符號進行的二元運算產生布爾對象
.sort_values()方法在指定軸上根據數值進行排序，默認升序
Series.sort_values(axis=0,ascending=True)
DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True)
by:axis軸上的某個索引或索引列表
適用於Series和DataFrame類型
.sum() 計算數據的總和，按0軸計算，下同
.count() 非NaN值的數量
.mean() .median() 計算數據的算術平均值，算術中位數
.var() .std() 計算數據的方差、標准差
.min() .max() 計算數據的最小值、最大值
.describe() 針對0軸（各列）的統計匯總
適用於Series
.argmin() .argmax() 計算數據最大值、最小值所在位置的索引位置（自動索引）
.idxmin() .idxmax() 計算數據最大值、最小值所在位置的索引（自定義索引）
適用於Series和DataFrame類型，累計計算
.cumsun() 依次給出前1、2、...、n個數的和
.cumprod() 依次給出前1、2、...、n個數的積
.cummax() 依次給出前1、2、...、n個數的最大值
.cummin() 依次給出前1、2、....、n個數的最小值
適用於Series和DataFrame類型，滾動計算(窗口計算)
.rolling(w).sum() 依次計算相鄰w個元素的和
.rolling(w).mean() 依次計算相鄰w個元素的算術平均值
.rolling(w).var() 依次計算相鄰w個元素的方差
.rolling(w).std() 依次計算相鄰w個元素的標准差
.rolling(w).min() .max() 依次計算相鄰w個元素的最小值和最大值
兩個事物，表示為x和y，如何判斷它們之間的存在相關性？
相關性
1.x增大，y增大，兩個變數正相關
2.x增大，y減小，兩個變數負相關
3.x增大，y無視，兩個變數不相關
相關分析函數
適用於Series和DataFrame類型
.cov() 計算協方差矩陣
.corr() 計算相關系數矩陣，Pearson、Spearman、Kendall等系數
② python數據分析方向的第三方庫是什麼
Python除了有200個標准庫以外，還有10萬個第三方擴展庫，囊括了方方面面。其中做數據分析最常用到的庫有4個：
Numpy是Python科學計算的基礎包。它除了為Python提供快速的數組處理能力，還是在演算法和庫之間傳遞數據的容器。對於數值型數據，NumPy數組在存儲和處理數據時要比內置的 Python數據結構高效得多。此外，由低級語言（比如C和Fortran）編寫的庫可以直接操作NumPy 數組中的數據，無需進行任何數據復制工作。因此，許多Python的數值計算工具要麼使用NumPy 數組作為主要的數據結構，要麼可以與NumPy進行無縫交互操作。
Pandas提供了快速便捷處理結構化數據的大量數據結構和函數，兼具NumPy高性能的數組計算功能以及電子表格和關系型資料庫（如SQL）靈活的數據處理功能。它提供了復雜精細的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合以及選取數據子集等操作。因為數據操作、准備、清洗是數據分析最重要的技能，所以Pandas也是學習的重點。
Matplotlib是最流行的用於繪制圖表和其它二維數據可視化的Python庫，它非常適合創建出版物上用的圖表。雖然還有其它的Python可視化庫，但Matplotlib卻是使用最廣泛的，並且它和其它生態工具配合也非常完美。
Scikit-learn是Python的通用機器學習工具包。它的子模塊包括分類、回歸、聚類、降維、選型、預處理，對於Python成為高效數據科學編程語言起到了關鍵作用。
③ pandas技巧（一） | 不起眼的小方法，卻有大作用 !
pandas 是專門做數據處理的工具（它屬於python里的一個工具包），裡面提供了大量便捷的數據處理函數和方法，可以簡單粗暴理解為和 Excel 實現的功能類似，只是實現方式不同。
1、數據量大用pandas， 數據量小用excel
2、哪一個能快速解決問題，就用哪個
3、excel解決不了的用pandas，再者用python自定義函數
以上就是對pandas的10個小技巧分享，如果你熟練使用起來會發現這些不起眼的小方法是真的很強大。
④ pandas是什麼意思
pandas是python的一個數據分析的庫，可以讀取excel、csv、html中的table等等
可以做數據的處理（值替換replace、關聯merge、分組group計算等等）
具體請參照：
網路
https://ke..com/item/pandas/17209606
官方手冊
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable
⑤ pandas是什麼
1.pandas 是基於NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas 納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具。pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數據的函數和方法。你很快就會發現，它是使Python成為強大而高效的數據分析環境的重要因素之一。
2.就是熊貓的英語復數啦
⑥ 怎麼利用pandas做數據分析
Pandas是Python下一個開源數據分析的庫，它提供的數據結構DataFrame極大的簡化了數據分析過程中一些繁瑣操作。
1. 基本使用：創建DataFrame. DataFrame是一張二維的表，大家可以把它想像成一張Excel表單或者Sql表。Excel 2007及其以後的版本的最大行數是1048576，最大列數是16384，超過這個規模的數據Excel就會彈出個框框「此文本包含多行文本，無法放置在一個工作表中」。Pandas處理上千萬的數據是易如反掌的sh事情，同時隨後我們也將看到它比SQL有更強的表達能力，可以做很多復雜的操作，要寫的code也更少。
說了一大堆它的好處，要實際感觸還得動手碼代碼。首要的任務就是創建一個DataFrame，它有幾種創建方式：
（1）列表，序列(pandas.Series), numpy.ndarray的字典
二維numpy.ndarray
別的DataFrame
結構化的記錄(structured arrays)
（2）其中，二維ndarray創建DataFrame，代碼敲得最少：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4))
df
0 1 2 3
0 0.927474 0.127571 1.655908 0.570818
1 -0.425084 -0.382933 0.468073 -0.862898
2 -1.602712 -0.225793 -0.688641 1.167477
3 -1.771992 -0.692575 -0.693494 -1.063697
4 -0.456724 0.371165 1.883742 -0.344189
5 1.024734 0.647224 1.134449 0.266797
6 1.247507 0.114464 2.271932 -0.682767
7 -0.190627 -0.096997 -0.204778 -0.440155
8 -0.471289 -1.025644 -0.741181 -1.707240
9 -0.172242 0.702187 -1.138795 -0.112005
（3）通過describe方法，可以對df中的數據有個大概的了解：
df.describe()
0 1 2 3
count 10.000000 10.000000 10.000000 10.000000
mean -0.189096 -0.046133 0.394722 -0.320786
std 1.027134 0.557420 1.258019 0.837497
min -1.771992 -1.025644 -1.138795 -1.707240
25% -0.467648 -0.343648 -0.692281 -0.817865
50% -0.307856 0.008734 0.131648 -0.392172
75% 0.652545 0.310266 1.525543 0.172096
max 1.247507 0.702187 2.271932 1.167477
2. 改變cell。
3. group by。
4. 讀寫文件。
⑦ Python數據分析庫有哪些
Python數據分析必備的第三方庫：
1、Pandas
Pandas是Python強大、靈活的數據分析和探索工具，包含Serise、DataFrame等高級數據結構和工具，安裝Pandas可使Python中處理數據非常快速和簡單。
Pandas是Python的一個數據分析包，Pandas最初使用用作金融數據分析工具而開發出來，因此Pandas為時間序列分析提供了很好的支持。
Pandas是為了解決數據分析任務而創建的，Pandas納入了大量的庫和一些標準的數據模型，提供了高效的操作大型數據集所需要的工具。Pandas提供了大量是我們快速便捷的處理數據的函數和方法。Pandas包含了高級數據結構，以及讓數據分析變得快速、簡單的工具。
2、Numpy
Numpy可以提供數組支持以及相應的高效處理函數，是Python數據分析的基礎，也是Scipy、Pandas等數據處理和科學計算庫最基本的函數功能庫，且其數據類型對Python數據分析十分有用。
Numpy提供了兩種基本的對象：ndarray和ufunc。ndarray是存儲單一數據類型的多維數組，而ufunc是能夠對數組進行處理的函數。
3、Matplotlib
Matplotlib是強大的數據可視化工具和作圖庫，是主要用於繪制數據圖表的Python庫，提供了繪制各類可視化圖形的命令字型檔、簡單的介面，可以方便用戶輕松掌握圖形的格式，繪制各類可視化圖形。
Matplotlib是Python的一個可視化模塊，他能方便的只做線條圖、餅圖、柱狀圖以及其他專業圖形。
Matplotlib是基於Numpy的一套Python包，這個包提供了豐富的數據繪圖工具，主要用於繪制一些統計圖形。
4、SciPy
SciPy是一組專門解決科學計算中各種標准問題域的包的集合，包含的功能有最優化、線性代數、積分、插值、擬合、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算等，這些對數據分析和挖掘十分有用。
SciPy是一款方便、易於使用、專門為科學和工程設計的Python包，它包括統計、優化、整合、線性代數模塊、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解器等。Scipy依賴於Numpy，並提供許多對用戶友好的和有效的數值常式，如數值積分和優化。
5、Keras
Keras是深度學習庫，人工神經網路和深度學習模型，基於Theano之上，依賴於Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神經網路和各種深度學習模型，如語言處理、圖像識別、自編碼器、循環神經網路、遞歸審計網路、卷積神經網路等。
6、Scrapy
Scrapy是專門為爬蟲而生的工具，具有URL讀取、HTML解析、存儲數據等功能，可以使用Twisted非同步網路庫來處理網路通訊，架構清晰，且包含了各種中間件介面，可以靈活的完成各種需求。
7、Gensim
Gensim是用來做文本主題模型的庫，常用於處理語言方面的任務，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內的多種主題模型演算法，支持流式訓練，並提供了諸如相似度計算、信息檢索等一些常用任務的API介面。