Python 熊猫时期

简介

Python 熊猫时期是指自 2011 年发布第一个版本以来，Pandas 起初的几年里的时期。在这个时期，Pandas 迅速成为了 Python 数据分析领域的事实标准，使得整个生态系统逐渐成形。

在 Python 熊猫时期，Python 开始成为了数据科学和机器学习的主流语言之一，因为它具有易学易用、门槛低、可扩展性强、社区活跃等优点。很多数据分析、数据挖掘、机器学习、人工智能等领域的课程和教材都开始使用 Python 作为编程语言。

特点

Pandas 的主要特点包括：

• 提供 DataFrame 数据结构，使得数据分析更加方便。
• 支持从不同的数据源读取数据，如 CSV 文件、Excel 文件、数据库等。
• 支持数据清洗、处理、转换等操作，如缺失值填充、列合并、列拆分等。
• 提供灵活的索引、切片、合并、分组等方法，使得数据操作更加方便。
• 支持自定义函数和映射，使得数据处理更加灵活。
• 提供绘图、数据可视化功能，使得数据分析结果更加直观。

使用示例

数据读取

import pandas as pd

# 从 CSV 文件中读取数据
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')

# 从 Excel 文件中读取数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0)

数据处理

# 删除包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

# 将某一列中的字符串替换为数字
df['column1'] = df['column1'].map({'A': 1, 'B': 2, 'C': 3})

# 合并两列，得到新的一列
df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']

数据分析

# 统计某一列数据的频数分布
freq = df['column1'].value_counts()

# 计算两列数据的相关系数
corr = df['column1'].corr(df['column2'])

# 绘制直方图和散点图
df['column1'].hist(bins=10)
df.plot.scatter(x='column1', y='column2')

总结

在 Python 熊猫时期，Pandas 已经成为了数据分析的标准工具之一，通过使用 Pandas，数据科学家可以更加方便地进行数据清洗、处理、分析和可视化。在今天，Pandas 已经具备了更加强大的功能和更好的性能，是数据分析和机器学习的不可或缺的工具之一。