
说好开始学Python,怎么到了Pandas?
前面说过,既然定义为极简入门,我们只抓核心中的核心。
那怎么样挑核心重点呢?
在你不熟悉的情况下,肯定需要请教别人,需要注意的是,不要去问应该学什么编程语言,而是去问,如果只学一门编程语言,应该学什么?
这样,问题就从多分类的选择题,变成了一道优化题!有人说选择大于努力,而现实中的情况是,我们选的不是答案只有对与错的问题,而是在好、次好与更好之间选更好,这个道理看似简单,但却不容易做到,小到你学Python应该优先学什么,大到一个国家的资源配置应该优先发展什么?本质上都是最优化问题。
回到今天的主题,如果学Python语言,但只学一个库,你要学什么?有人说人工智能好啊,我要学算法,错!算法再牛也需要你从底层的数据开始,所以答案肯定是Pandas,这属于做数据分析处理数据必知必会的内容。
今天的故事,要从08年北京奥运会那年说起,远在纽约一家量化投资公司的打工人Wes McKinney
,由于在日常数据分析工作中 想多摸会儿鱼 备受Excel与SQL等工具的折磨,于是他开始构建了一个新项目 Pandas,用来解决数据处理过程中遇到的全部任务。
Pandas是一个开源的Python库,主要用于数据分析、数据处理、数据可视化。
Pandas作为Python数据分析的核心包,提供了大量的数据分析函数,包括数据处理、数据抽取、数据集成、数据计算等基本的数据分析手段。
Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)的简称。
千万记得Pandas不是咱们的国宝大熊猫的复数形式!!!(尽管这一强调极有可能适得其反,但还是忍不住贴一张panda的图)
如果用一个字来说明,那就是“快”。这个快指的是你从开始构思到写完代码的时间,毫不夸张地说,当你把数据需求用文字梳理清楚的时候,基本上也就相当于用Python实现了这一过程,因为在Python的世界,所见即所得
把大象放进冰箱里需要三步,打开冰箱门、把大象塞进去、关上冰箱门。同样地,怎么学Pandas,也需要三步
第一步,必须了解Pandas的数据结构。在之前的系列文章里面说过,学习语言学习的三板斧,数据结构,流程控制,自定义函数。这里pandas虽然只是一个库,但同样有其数据结构。
第二步,必须学会用Pandas做数据处理。这是你做数据分析的基本功,里面包含如下内容
第三步,掌握一些Pandas高阶与展示技巧。这是你分析或展示的必备技能
下一节:《第2节 2 Pandas数据类型》
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