Python Pandas 的知识点有哪些

Python Pandas 是一个开源的、BSD许可的库，提供高性能、易用的数据结构和数据分析工具。核心知识点包括：DataFrame和Series数据结构、数据清洗、数据合并与分组、时间序列分析等，其中DataFrame和Series数据结构是学习Pandas的基础。DataFrame是用于存储表格数据的二维标签数组，其可看作是由带标签的Series构成的字典。这种数据结构不仅可以方便地存储不同类型的数据（包括字符型、数值型等），还支持各种数据操作，如筛选、替换、删除、合并等，极大地提高了数据处理的效率和便利性。

一、DATAFRAME和SERIES数据结构

DataFrame和Series是Pandas库中最为核心的两种数据结构，理解它们是掌握Pandas的关键。

DataFrame

DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，可以被看作是由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame提供了大量的方法和属性，让数据操作简便快捷。

创建DataFrame的方法多种多样，可以通过字典、列表、外部数据文件等多种方式。它允许快速访问大量的数据，同时也支持对数据进行复杂的处理，如筛选、合并、重塑等。
Series

Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。可以认为是一个固定长度的有序字典，因为它是索引值到数据值的一个映射。

Series支持多种类型的操作，包括算术运算、大小比较，以及索引/选择数据等，使得数据处理既高效又方便。

二、数据清洗

数据清洗是数据分析的重要前提，Pandas提供了强大的数据清洗功能，帮助用户轻松处理缺失数据、去除重复数据、转换数据格式等问题。

缺失数据处理

在实际数据中，经常会遇到缺失数据的问题。Pandas提供了多种方法来处理缺失数据，如isnull()、notnull()检查数据是否为null，dropna()删除有缺失值的行或列，fillna()用指定的数据填充缺失值等。正确处理缺失数据，对确保数据分析的准确性至关重要。
去除重复数据

重复的数据会影响数据分析的结果，使用Pandas的drop_duplicates()方法可以轻松去除重复的数据行。此外，还可以通过duplicated()方法判断是否有重复的行。

三、数据合并与分组

将不同来源的数据合并到一起，并对数据进行分组分析，是Pandas强大功能之一。

数据合并

Pandas提供了多种数据合并的方法，包括merge()、join()以及concat()等。merge()可以根据一个或多个键将不同的DataFrame合并起来，类似于SQL中的JOIN操作。concat()用于沿一指定轴将多个对象堆叠到一起。
数据分组

使用groupby()方法，可以便捷地对数据进行分组并进行聚合操作，这对于数据分析来说非常有用。比如，可以轻松地计算出每个分组的平均值、最大值、计数等统计信息。

四、时间序列分析

时间序列是一种特殊的序列，通常是按照时间顺序排列的。Pandas对时间序列数据有着良好的支持，包括但不限于时间序列数据的生成、频率转换、移动窗口统计等。

时间序列数据的处理

Pandas提供了to_datetime()函数可以将字符串转换成时间类型，使得时间序列数据的处理变得更加方便。此外，Pandas还支持时间序列数据的切片、索引等操作，大大增强了时间序列分析的能力。
频率转换和重采样

对于时间序列数据，经常需要进行频率转换（如从日到月）或重采样操作。Pandas的resample()函数就是为此设计的，它能够很方便地实现数据的下采样或上采样，对于进行时间序列分析至关重要。