📚 目录

  1. 什么是 Pandas？
  2. Pandas 的核心数据结构
  3. Pandas 能做什么？
  4. Pandas 的应用场景
  5. 参考资料
  6. 出站链接

1. 什么是 Pandas？

Pandas 是 Python 编程语言中用于数据清洗、处理、分析与建模的开源工具库。它构建于 NumPy 之上，提供了更高层次的、面向表格的数据处理接口，是数据科学、金融分析、统计建模等领域的核心工具。

“Pandas”来源于“Panel Data”的缩写，意指跨时间序列的多维数据集。

2. Pandas 的核心数据结构

  • Series：带索引的一维数组，可类比为单列。
  • DataFrame：二维表格型数据，类似 Excel 表格或数据库表。
  • Index：用于标识行或列的标签对象。

3. Pandas 能做什么？

  • 数据读取（CSV、Excel、JSON、SQL 等格式）
  • 数据清洗（缺失值填补、重复值处理、类型转换）
  • 数据变换（分组、聚合、透视表、合并）
  • 统计计算（平均值、中位数、标准差、相关系数）
  • 可视化（基于 Matplotlib 或 Seaborn）
  • 时间序列分析
  • 与机器学习工具链集成（如 Scikit-learn）

4. Pandas 的应用场景

  • 金融分析：历史股价数据分析、风险建模
  • 市场营销：销售数据透视、用户行为分析
  • 科研统计：实验数据清洗、表格转换
  • 大数据处理：配合 Dask/Modin 扩展处理大规模数据

📖 参考资料

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