Pandas是做数据分析最核心的一个工具。我们要先了解数据分析，才能更好的明白Pandas，因此，本文分为三个部分：

• 1.数据分析
• 2.Pandas概述
• 3.Pandas安装anaconda
  

  文章目录

  • 1. 数据分析
  • • 1.1 数据分析的背景
    • 1.2 什么是数据分析
    • 1.3 数据分析的应用场景
    • 1.4 数据分析的流程
    • 1.5 为什么选择Python做数据分析
  • 2. Pandas概述
  • • 2.1 Pandas简介
    • 2.2 Pandas来源
    • 2.3 Pandas 特点
    • 2.4 Pandas最主要的两种数据结构：
  • 3. Pandas安装
  • • 3.1 创建新的python环境：anaconda环境
    • 3.2 启用Jupyter Notebook开发环境，并使用pandas
    • 3.3 常见的数据分析工具

1. 数据分析

1.1 数据分析的背景

随着计算机的大规模普及，网络数据有了一个爆发性地增长，驱使着人们进入了一个崭新的时代：大数据时代

思考一个问题
既然数据这么多，怎么才能快速地拿到有价值的数据呢？

数据分析就可以从海量数据中挖掘潜藏的有价值的信息，帮助企业或个人预测未来的趋势和行为。所以，不管从事什么行业，如果掌握了数据分析的能力，就会在其岗位上非常具有竞争力！

1.2 什么是数据分析

数据分析是使用统计分析方法对数据进行分析，从中提取有用信息和形成结论，并加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析的目的是：将隐藏在一大批看似杂乱无章的数据信息集中提炼出来有用的数据，以找出所研究对象的内在规律。

在统计学领域中，数据分析可以划分为如下三类：

1.3 数据分析的应用场景

1.4 数据分析的流程

数据分析大致可以分为以下五个阶段：

1.5 为什么选择Python做数据分析

问：

为什么选择Python做数据分析?

答：

选择Python做数据分析，主要考虑的是Python具有以下优势：

• 语法简单精炼，适合初学者
• 拥有一个巨大且活跃的科学计算社区（强大的后援团！）
• 拥有强大的通用编程能力
• 人工智能时代的通用语言
• 方便对接其它语言（Python是一种胶水语言）

2. Pandas概述

2.1 Pandas简介

Python本身的数据分析功能并不强，需要安装一些第三方的扩展库来增强它的能力。其中，针对结构化数据（可简单理解为二维表数据，或我们常用的Excel表格数据）分析能力最强的第三方扩展库就是Pandas

2.2 Pandas来源

Pandas 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来的，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。

2.3 Pandas 特点

• Pandas 是基于NumPy 的一种工具包，是为解决数据分析任务而创建的。但Numpy只能处理数字，若想处理其他类型的数据，如字符串，就要用到Pandas了。
• Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。
• Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法，是使Python成为强大而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比如CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。
• Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。
• Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

2.4 Pandas最主要的两种数据结构：

Pandas 的主要数据结构是 Series （一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。

• Series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种Numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
  

• DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。
  

3. Pandas安装

3.1 创建新的python环境：anaconda环境

Anaconda可以简单理解为非常多的python库的集合，包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等，具有一下特点：

• 包含了众多流行的科学、数学、工程和数据分析的Python库
• 完全开源和免费
• 对于学术用途，可以申请免费的License
• 全平台支持Linux、Windows、Mac OS X

当然，我们可以简单的只安装pandas，但是我们推荐数据分析的初学者安装Anaconda进行学习

在windows中安装anaconda：
（1） 在浏览器的地址栏中输入https://www.anaconda.com/download/进入Anaconda的官方网站下载，或者到历史版本中选择https://repo.anaconda.com/archive/，然后单击你电脑系统所对应版本的应用程序下载。


（2） 采用默认安装路径，在指定完安装路径后，点击下一步窗口会提示是否勾选如下复选框选项，两个都勾选即可。

（3） 安装完以后，在系统左下角的【开始菜单】->【所有程序】中找到Anaconda3文件夹，可以看到该目录下包含了多个组件。

（4） Anaconda Navigator成功打开后的首页界面如下图所示。

通过Anaconda管理Python包
Anaconda集成了常用的扩展包，能够方便地对这些扩展包进行管理，比如安装和卸载包，这些操作都需要依赖conda。

conda是一个在Windows、Mac OS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统，可以快速地安装、运行和更新软件包及其依赖项。

在Windows系统下，用户可以在Anaconda Prompt中通过命令检测conda是否被安装。

如果希望快速了解如何使用conda命令管理包，则可以在Anaconda Prompt中输入“conda -h”或“conda --help”命令来查看帮助文档。

使用list命令可以获取当前环境中已经安装的包信息，执行list命令后，终端会显示当前环境下已安装的包名及版本号。

使用search命令可以查找可供安装的包，该命令中，–full-name为精确查找的参数，后面紧跟的是包的全名

>>> conda search --full-name 包的全名

例如：

如果希望在指定的环境中进行安装，则可以在install 命令的后面显式地指定环境名称。

>>>conda install --name env_name package_name

上述命令中，env_name参数表示包安装的环境名称，package_name表示将要安装的包名称。比如：

如果要在指定的环境中卸载包，则可以在指定环境下使用remove命令进行移除。

>>>conda remove --name env_name package_name

如果要卸载当前环境中的包，可以直接使用remove命令进行卸载。

更新当前环境下所有的包，可使用如下命令完成：

>>> conda update --all

如果只想更新某个包或某些包，则直接在update命令的后面加上包名即可，多个包之间使用空格隔开。

>>> conda update pandas numpy matplotlib

需要注意：
一般来说anaconda是比较大的，因为里面集成了非常多的python包，但我们如果根本不需要那么多的包，就可以安装Miniconda，它是最小的conda安装环境，只包含最基本的Python与conda以及相关的必须依赖项。对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择，它只包含了最基本的库，其它的库需要自己手动安装。

3.2 启用Jupyter Notebook开发环境，并使用pandas

在“开始菜单”中打开Anaconda3目录，找到并单击“Jupyter Notebook”会弹出启动窗口，同时，系统默认的浏览器会弹出如下页面：

上图是浏览器中打开的Jupyter Notebook主界面，默认打开和保存的目录为C:\Users\当前用户名。

除了上述的启动方式外，还可以用命令行打开，这种方式可以控制Jupyter Notebook的显示和保存路径，是推荐的启动方式。

在主界面中单击右上方的“New”按钮，打开如图所示的下拉列表。

这里我们选择“Python 3”，创建一个基于Python 3的笔记本。

选中单元格，按下“Enter”键进入单元格的编辑模式，此时可以输入任意代码，按shift+enter执行代码：

接着，在新的单元格中输入for循环代码，然后再运行，笔记本的编辑界面如下图所示：

除此之外，还可以修改之前的单元格，对其重新运行。

选中最上面的单元格，单击【Insert】->【Insert Cell Above】在单元格的上方插入一个新的单元格。
也可以添加一些markdown的内容，做解释或注释用，例如：

当然，还能导出很多格式，PDF、HTML等等：

好，接下来就是使用Jupyter导入pandas模块，并创建一个series数据：

3.3 常见的数据分析工具

Python本身的数据分析功能并不强，需要安装一些第三方的扩展库来增强它的能力，常用的有：

• NumPy
• Pandas
• Matplotlib
• Seaborn
• NLTK