前言
大家好，這里是零基礎(chǔ)學Pyhton數(shù)據(jù)分析系列。如果你想做一個Python數(shù)據(jù)分析師，或者想做一個Python算法建模師，這么這些知識都是必備的哦。希望你可以在這個系列的學習中有所收獲，成為一位優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師或者算法建模師。
這個系列很簡單，這個系列很精彩。
這個系列所有的代碼編寫均是Python3版本。
這個系列用到的數(shù)據(jù)集是Pyhton自帶的非常經(jīng)典的鳶尾花數(shù)據(jù)集，可以直接使用哦。
喜歡的朋友們可以點個關(guān)注，有問題歡迎隨時和我交流。
Pandas概念
Python可以成為數(shù)據(jù)分析最主流的語言，Pandas是其中不可或缺的因素。我在實際工作中，80%的數(shù)據(jù)處理工作都是使用Pandas來完成的，如果你想學Python數(shù)據(jù)分析，那么一定要會Pandas的常用操作。
本文就講講Pandas的基礎(chǔ)，讓大家對Pyhton的Pandas包有一個初步的了解，后續(xù)會詳解Pandas在工作中的常用操作。
Pandas是什么
Pandas是Python + Data + Analysis的組合縮寫，也就是Pyhton + 數(shù)據(jù) + 分析，它是Python的一個數(shù)據(jù)分析包。
Pandas的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是：Series和DataFrame。
簡單來說，Pandas是編程界的Excel，它的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)DataFrame就是excel中一張表。
Pandas和Numpy的區(qū)別
Pandas是在Numpy基礎(chǔ)上實現(xiàn)，相比Numpy，Pandas使用起來更加直觀簡單，但Pandas與numpy的關(guān)系不是替代，而是互為補充。
Pandas包的導入
import pandas as pd
在Pandas使用時，我們習慣把Pandas包命名成pd，這樣在使用Pandas各種方法時很方便。（當然你也可以命名成其他的，不過業(yè)內(nèi)都是命名成pd，還是跟著大眾走吧） 比如查看Pandas版本：
pd.__version__'1.3.5'
Pandas核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
Pandas的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是：Series和DataFrame。Dataframe是多行多列，Series是單列多行。讓我們具體來看看這兩種數(shù)據(jù)格式長什么樣。后續(xù)文章也會詳細講解如何使用這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來處理數(shù)據(jù)。
DataFrame
Dataframe是多行多列的，直接上圖，讓我們看看DataFrame長什么樣。
<figcaption style="text-align: center; line-height: 1.75; color: rgb(136, 136, 136); font-size: 0.8em;">圖片</figcaption>
如上圖，就是一個100行 * 5列的DataFrame數(shù)據(jù)。第左邊一列是它的索引（可以理解為是excel表的序號。索引不一定是順序的，也可能是重復的，斷續(xù)的，后續(xù)使用時會詳細說明），最上面一行是它的列名（就是每一列代表的含義）。
有木有發(fā)現(xiàn)，這不就是一張ecxel表嗎，是的，你可以把DataFrame理解為excel中一張表，對DataFrame的操作，就是對這張excel的操作變成了用Python代碼來實現(xiàn)。
是不是非常的直觀，這就是Pandas的美妙之處。
Series
Series是多行單列的，直接上圖，讓我們看看Series長什么樣。
<figcaption style="text-align: center; line-height: 1.75; color: rgb(136, 136, 136); font-size: 0.8em;">圖片</figcaption>
如上圖，就是一個Series數(shù)據(jù)。第左邊一列是它的索引，Series就是一列數(shù)據(jù)，每個數(shù)據(jù)對應(yīng)一個索引值。（和DataFrame一樣，索引不一定是順序的，也可能是重復的，斷續(xù)的，后續(xù)使用時會詳細說明）
總結(jié)
看完DataFrame和Series的舉例，是不是發(fā)現(xiàn)DataFrame和Series非常簡單，然后我們要學的就是如何使用Pyhton對DataFrame和Series進行增、刪、改、查。后續(xù)文章中，我會把我在工作中常用的操作一一詳解，不說覆蓋全部的知識點，但是用來完成絕大部分的數(shù)據(jù)處理工作足夠了。等學會這些操作，那么恭喜你，你已經(jīng)是一位初級數(shù)據(jù)分析師啦。
后記
Python真的是一個非常適合做數(shù)據(jù)分析的代碼，數(shù)據(jù)分析師和算法建模師也真的是一份非常有趣的工作，如果你對數(shù)據(jù)很感興趣，那成為一名數(shù)據(jù)分析師或者算法建模師一定是一個不錯的選擇。
當然數(shù)據(jù)分析師和算法建模師，業(yè)務(wù)經(jīng)驗才是核心，代碼只是我們的工具，要想成為一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)工程師，實踐是必不可少的。
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加油，騷年！
