Pandas是数据分析的核心工具。我们需要了解数据分析，才能更好地理解Pandas。因此，本文分为两部分：1.数据分析2.Pandas概述数据分析1.1数据分析背景随着计算机的大规模普及，网络数据呈爆发式增长，驱使人们进入了一个新时代：在大数据时代，思考一个问题。既然数据如此之多，我们如何快速获取有价值的数据呢？数据分析可以从海量数据中挖掘出隐藏的有价值信息，帮助企业或个人预测未来趋势和行为。所以，不管你在什么行业，如果掌握了数据分析的能力，在岗位上都会很有竞争力！1.2什么是数据分析？数据分析是运用统计分析方法对数据进行分析，提取有用信息并形成结论，进行详细研究和概括的过程。数据分析的目的是从大量看似杂乱无章的数据信息中提取隐藏的有用数据，从而找出研究对象的内在规律。在统计学领域，数据分析可以分为以下三类：类别描述描述性数据分析可以从一组数据中总结和描述该数据的集中度和分散度。探索性数据分析在海量数据中发现规律，生成分析模型和研究假设。验证性数据分析验证是否满足科学研究假设检验所需的条件，以确保验证性分析的可靠性。1.3数据分析应用场景应用方法及结果在营销方面，通过会员卡获取消费者的个人信息，进一步研究消费者的购买习惯，发现各种有价值的目标群体。在医疗方面，医生可以通过记录和分析宝宝的心跳来监测早产儿和病儿的情况，并对宝宝身体可能出现的不适症状做出预测，帮助医生更好地抢救患儿。在零售方面，美国零售业曾有这样一个传奇故事。某家商店并排出售尿布和啤酒。结果，纸尿裤和啤酒的销量都增加了！在网络安全方面，新的病毒防御系统可以利用数据分析技术，建立潜在的攻击识别和分析模型，监测大量的网络活动数据和相应的访问行为，识别可能入侵的可疑模式。在交通物流方面，用户可以通过业务系统和GPS定位系统获取数据，利用数据构建通信状态预测分析模型，有效预测实时路况、物流状况、车流量、货物吞吐量，然后提前补货，制定库存管理策略。##1.4数据分析过程数据分析大致可以分为以下五个阶段：##1.5为什么选择Python进行数据分析==Q:==为什么选择Python进行数据分析？选择Python做数据分析，主要考虑Python有以下优点：语法简单精炼，适合初学者，有庞大活跃的科学计算社区（强大的后援团！），有很强的通用编程能力，是一个人工智能时代的通用语言，方便与其他语言对接（Python是一种胶水语言）Pandas概述2.1Pandas简介Python本身的数据分析功能不强，一些第三方-需要安装派对扩展库以增强其功能。其中对结构化数据（可以简单理解为二维表数据，或者我们常用的Excel表格数据）分析能力最强的第三方扩展库是Pandas2.2Pandas源码Pandas是一个数据分析包forpython，最初由AQRCapitalManagement开发，2008年4月开发，2009年底开源，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发团队开发维护，属于PyData项目。Pandas最初是作为金融数据分析工具开发的，所以pandas对时间序列分析提供了很好的支持。Pandas的名字来源于面板数据（paneldata）和python数据分析（dataanalysis）。2.3Pandas的特点Pandas是一个基于NumPy的工具包，它是为解决数据分析任务而创建的。但是Numpy只能处理数字。如果你想处理其他类型的数据，比如字符串，你需要使用Pandas。Pandas整合了大量库和一些标准数据模型，提供了高效操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量的函数和方法，可以让我们快速方便地处理数据，这也是Python成为强大高效的数据分析语言的重要因素之一。Pandas可以从各种文件格式导入数据，例如CSV、JSON、SQL、MicrosoftExcel。Pandas可以对各种数据执行操作，例如合并、重塑、选择，以及数据清理和数据处理功能。Pandas广泛应用于学术、金融、统计等各种数据分析领域。2.4Pandas的两大数据结构：Pandas的主要数据结构是Series（一维数据）和DataFrame（二维数据）。最典型的用例。Series是一个类似数组的一维对象，它由一组数据（各种Numpy数据类型）和一组与之关联的数据标签（即索引）组成。DataFrame是一种表格数据结构，包含一组有序的列，每个列可以是不同的值类型（数字、字符串、布尔值）。DataFrame既有行索引也有列索引，可以看作是Series的字典（常用索引）。
