大資料｜資料分析｜Python的資料分析庫pandas

開篇

隨著“數字時代”的普及，人們的資料分析工具開始越來越豐富，如果說到Python 開發語言，就不得不談到Python的資料分析與清洗所用到的pandas庫，它最早是為金融資料分析而開發出來的，經過開發者的不斷完善，目前已被廣泛地應用於大資料分析的各個領域。

庫基礎資料型別的使用

pandas庫是基於Python的numpy庫構建的，裡面包含了大量的標準資料模型，所含的函式和方法能夠快速、便捷地處理資料，使得以numpy為中心的應用更加簡便。

pandas內含兩種基本資料型別，一維陣列型別Series，類似Python中的List，或numpy中的array；二維陣列型別DataFrame，也可理解為Series的容器。在陣列中，利用其特性進行資料的運算和處理顯得尤為方便，比如對資料的加減乘除等算術運算，對資料的累加、彙總、求最大、求最小等聚合運算，對資料的擴充、丟棄、排序等處理。

對檔案讀取與清洗

利用pandas可方便地讀取檔案，並進必要資料清洗。pandas支援csv，json，二進位制，excel，python序列化，Hdf5格式，sql資料庫等檔案的讀取，產生的資料流儲存為DataFrame二維表，然後就可以呼叫內建的各種函式進行分析處理了。

繪圖

繪圖是資料分析中最重要的工作之一，Python 中有很多圖形化工具，比如matplotlib，但繪圖偏碼過程稍顯複雜，而pandas利用其內建庫可高效完成繪圖工作，它可利用DataFrame對資料的組織特點來建立標準圖形的高階繪圖方式。

寫在最後

pandas是資料分析的利器，是Python資料分析重要的資料處理分析工具之一。在這個數字經濟時代，大資料分析已成為人們生產生活的日常。如何科學，有效地組織和呈現資料為我所用，為他所用，是每一位資料分析師都需要認真思考的問題。