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在上一节，我们介绍了Python的numpy模块，包括：多维数组、数组索引、数组操作、数学函数、线性代数、随机数生成等内容。在这一节，我们将介绍Python的pandas模块。pandas模块是Python编程语言中用于数据处理和分析的强大模块，它提供了许多用于数据操作和清洗的函数，使得数据处理和分析变得更为简单和直观。

在Python中使用pandas模块，需要先安装pandas库。可以通过pip命令进行安装：pipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepandas。安装完成后，就可以在Python脚本中导入pandas模块，并使用其函数和方法了。

Series是一个一维数组，它不仅包含数据，还包含索引。Series可以被看作是一个字典，其中的索引是键，值是数据。每个索引只有一个对应的值，因此Series可以被看作是具有标签化的数值数据。

import pandas as pd# 创建一个Seriess = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])# 输出：# 0    1# 1    2# 2    3# 3    4# 4    5# dtype: int64print(s)

上面的示例代码创建了一个包含五个整数的Series，默认情况下，它的索引是从0开始的整数。

当然，我们也可以提供一个列表作为Series的索引和值。

import pandas as pd# 创建一个带有自定义索引和值的Seriesindex = ['C', 'S', 'D', 'N', 'P']s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index = index)# 输出：# C    1# S    2# D    3# N    4# P    5# dtype: int64print(s)

我们还可以直接使用字典创建带有自定义数据标签的数据，pandas会自动把字典的键作为数据标签，字典的值作为相对应的数据。

import pandas as pd# 创建一个带有自定义索引和值的Seriess = pd.Series({'C': 1, 'S': 2, 'D': 3, 'N': 4, 'P': 5})# 输出：# C    1# S    2# D    3# N    4# P    5# dtype: int64print(s)

如果想访问Series里的数据，也非常简单，直接使用中括号加数据标签的方式即可。

import pandas as pds = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])# 访问第二个元素，输出：3print(s[2])s = pd.Series({'C': 1, 'S': 2, 'D': 3, 'N': 4, 'P': 5})# 访问Key值为'D'的元素，输出：3print(s['D'])

使用Series，结合pandas强大的数据对齐功能，可以让我们快速对数据进行分析和处理。

import pandas as pds1 = pd.Series({'Red': 1, 'Blue': 2, 'Green': 3})s2 = pd.Series({'Red': 100, 'Blue': 200, 'Green': 300})s = s1 + s2# 将两个Series进行相加，输出：# Red      101# Blue     202# Green    303# dtype: int64print(s)s1 = pd.Series({'Red': 1, 'Blue': 2, 'Green': 3, 'White': 4})s2 = pd.Series({'Red': 100, 'Blue': 200, 'Green': 300})s = s1 + s2# 数据标签不相同的数据，运算后结果是NaN，输出：# Blue     202.0# Green    303.0# Red      101.0# White      NaN# dtype: float64print(s)# 数据标签不相同的数据，调用add函数，可以设置默认填充值，输出：# Blue     202.0# Green    303.0# Red      101.0# White      4.0# dtype: float64s = s1.add(s2, fill_value = 0)print(s)

DataFrame是一个二维的表格型数据结构，类似于Excel或数据库中的表。DataFrame中的数据可以是不同的数据类型，比如：整数、浮点数、字符串、布尔值等。

import pandas as pd# 创建DataFramedata = {'Name': ['Jack', 'Tank', 'John'], 'Age': [20, 21, 19]}df = pd.DataFrame(data)# 输出：#    Name  Age# 0  Jack   20# 1  Tank   21# 2  John   19print(df)

使用DataFrame，我们可以很方便地对表中的行、列进行增删改查等操作。使用df['column_name']可以查看指定列的数据；使用df.iloc[row_number]可以查看指定行的数据；使用df.loc[row_label]可以基于标签访问指定行的数据；使用df[condition]可以筛选出满足条件的数据：使用df['new_column'] = values可以添加一个新列；使用del df['column_name']可以删除一列。

import pandas as pd# 创建DataFramedata = {'Name': ['Jack', 'Tank', 'John'], 'Age': [20, 21, 19]}df = pd.DataFrame(data)# 输出：#    Name  Age# 0  Jack   20# 1  Tank   21# 2  John   19print(df)df = pd.DataFrame(data, index = ['First', 'Second', 'Third'])# 指定自定义索引，输出：#         Name  Age# First   Jack   20# Second  Tank   21# Third   John   19print(df)# 访问列数据，输出：# First     Jack# Second    Tank# Third     John# Name: Name, dtype: objectprint(df['Name'])# 根据行索引访问行数据，输出：# Name    John# Age       19# Name: Third, dtype: objectprint(df.iloc[2])# 根据行标签访问行数据，输出：# Name    John# Age       19# Name: Third, dtype: objectprint(df.loc['Third'])df['Age'] = [22, 18, 20]# 修改列数据，输出：#         Name  Age# First   Jack   22# Second  Tank   18# Third   John   20print(df)df['Gender'] = ['M', 'F', 'F']# 新增列数据，输出：#         Name  Age Gender# First   Jack   22      M# Second  Tank   18      F# Third   John   20      Fprint(df)del df['Gender']# 删除列数据，输出：#         Name  Age# First   Jack   22# Second  Tank   18# Third   John   20print(df)# 筛选出年龄大于20的数据，输出：#        Name  Age# First  Jack   22print(df[df['Age'] > 20])

使用pandas，可以方便地读取和写入各种数据格式，比如：CSV、Excel、SQL数据库等。我们以CSV文件的读写为例，来理解CSV表格数据的读取和写入。

import pandas as pd# 创建DataFramedata = {'Name': ['Jack', 'Tank', 'John'], 'Age': [20, 21, 19]}df = pd.DataFrame(data)# 将DataFrame写入CSV文件df.to_csv('output.csv', index = False)

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个名为df的DataFrame，然后使用to_csv函数将其写入一个名为output.csv的CSV文件中。我们将index参数设置为False，以避免将DataFrame的索引写入CSV文件。

to_csv函数还有其他一些可选参数，包括：

sep：用于指定CSV文件中的分隔符，默认是逗号。

header：用于指定是否将DataFrame的列名写入CSV文件中，默认为True。

encoding：用于指定文件的编码格式，默认为UTF-8。

compression：用于指定文件的压缩格式，默认为None。

在下面的示例代码中，我们读取了上面保存的名为output.csv的CSV文件，并将其转化为一个pandas DataFrame。

import pandas as pd# 从CSV文件读取 df = pd.read_csv('output.csv')# 输出：#    Name  Age# 0  Jack   20# 1  Tank   21# 2  John   19print(df)

read_csv函数还有其他一些可选参数，包括：

sep：指定分隔符，默认为逗号。

header：指定行号作为列名，默认为0。

index_col：将一列或多列设为DataFrame的索引。

usecols：返回的列的子集，可以是一个列表或函数。

dtype：为每一列设置数据类型。

skiprows：跳过指定的行数或行号。

na_values：用于识别空值的字符串或字符串列表。

keep_default_na：是否保留默认的识别空值的字符串。