
說好開始學Python,怎么到了Pandas?
前面說過,既然定義為極簡入門,我們只抓核心中的核心。
那怎么樣挑核心重點呢?
在你不熟悉的情況下,肯定需要請教別人,需要注意的是,不要去問應該學什么編程語言,而是去問,如果只學一門編程語言,應該學什么?
這樣,問題就從多分類的選擇題,變成了一道優化題!有人說選擇大于努力,而現實中的情況是,我們選的不是答案只有對與錯的問題,而是在好、次好與更好之間選更好,這個道理看似簡單,但卻不容易做到,小到你學Python應該優先學什么,大到一個國家的資源配置應該優先發展什么?本質上都是最優化問題。
回到今天的主題,如果學Python語言,但只學一個庫,你要學什么?有人說人工智能好啊,我要學算法,錯!算法再牛也需要你從底層的數據開始,所以答案肯定是Pandas,這屬于做數據分析處理數據必知必會的內容。
今天的故事,要從08年北京奧運會那年說起,遠在紐約一家量化投資公司的打工人Wes McKinney
,由于在日常數據分析工作中 想多摸會兒魚 備受Excel與SQL等工具的折磨,于是他開始構建了一個新項目 Pandas,用來解決數據處理過程中遇到的全部任務。
Pandas是一個開源的Python庫,主要用于數據分析、數據處理、數據可視化。
Pandas作為Python數據分析的核心包,提供了大量的數據分析函數,包括數據處理、數據抽取、數據集成、數據計算等基本的數據分析手段。
Pandas的名稱來自于面板數據(panel data)和python數據分析(data analysis)的簡稱。
千萬記得Pandas不是咱們的國寶大熊貓的復數形式?。。。ūM管這一強調極有可能適得其反,但還是忍不住貼一張panda的圖)
如果用一個字來說明,那就是“快”。這個快指的是你從開始構思到寫完代碼的時間,毫不夸張地說,當你把數據需求用文字梳理清楚的時候,基本上也就相當于用Python實現了這一過程,因為在Python的世界,所見即所得
把大象放進冰箱里需要三步,打開冰箱門、把大象塞進去、關上冰箱門。同樣地,怎么學Pandas,也需要三步
第一步,必須了解Pandas的數據結構。在之前的系列文章里面說過,學習語言學習的三板斧,數據結構,流程控制,自定義函數。這里pandas雖然只是一個庫,但同樣有其數據結構。
第二步,必須學會用Pandas做數據處理。這是你做數據分析的基本功,里面包含如下內容
第三步,掌握一些Pandas高階與展示技巧。這是你分析或展示的必備技能
下一節:《第2節 2 Pandas數據類型》
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