这是一篇pandas入门指南，作者用通俗易懂的语言和简单的示例代码向我们展示了pandas的概况及一些进阶操作。“… 它是所有从事数据科学工作的人必须掌握的库”，“… pandas正是Python语言如此好用的原因之一”。pandas真有这么棒吗？一起来瞧瞧吧~
Python是一门开源编程语言，使用起来非常方便，但同时也存在一些开源语言固有的问题：实现一个功能有很多库可以用。对于刚入门的Python小白来说，很难知道为实现某个特定功能调用哪个库最好。这时候，就需要有经验的人来提点一下。本文就打算告诉你：有这样一个库，它是所有数据科学从业人员必须掌握的，这个库就叫“pandas”。
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Pandas最有趣的地方就是它包含了许多其他Python库的功能，也就是说pandas是各种库的集大成者。这意味着，很多时候你只需要pandas就可以完成大部分工作。
Pandas就像是Python中的Excel：它的基本数据结构是表格（在pandas中叫“DataFrame”），可以对数据进行各种操作和变换。当然，它还能做很多其他的事。
如果你对Python已经比较熟悉了，可以直接跳到第三段。
让我们开始吧：
import pandas as pd
不要问我为什么用“pd”而不用“p”或者其他缩写形式，事实就是大家都是这么用的，你这么用就对了！:) （皮这一下很开心~）
Pandas中的入门级函数
读取数据
data=pd.read_csv('my_file.csv')
data=pd.read_csv(my_file.csv',sep=';",encoding="latin-1',nrows=1000,skiprous=[2,5])
sep参数的意思就是分隔符。如果你要处理的是法语数据，Excel中使用的csv分隔符是“;”，那么你需要通过这个参数显式地声明分隔符。encoding参数需要设置为“latin-1”以便能识别出法语的字符；n_rows=1000表示读取前1000行数据；skiprows=[2,5]的意思是在读取文件时去掉第2行和第5行的数据。
最常用的函数是：read_csv和read_excel
其他几个非常好用的函数是：read_clipboard和read_sql
写入数据
data.to_csv("my_new_file.csv",index=None)
通过设置index=None，就会原原本本地将数据写入到文件中。如果你没有指定index=None，程序就会在文件中新增一个索引列，这个列在所有列的最前面，值为0,1,2,3…直到最后一行。
我一般不用像.to_excel，.to_json，.to_pickle这些函数，因为.to_csv这个函数已经非常好用了！而且，csv也是目前最常用的存储表格数据的文件格式。
检查数据
data.shape
验证(rows, columns)信息是否与数据的行、列数相符3
data.describe()
计算一些基本的统计量，如数据计数、均值、标准差、分位数等。
查看数据
data.head(3)
打印数据的前3行。和.head()函数类似，也可以通过.tail()函数查看数据最后几行。
data.loc[8]
打印行索引为8的行。（注意下标默认从0开始）
data.loc[8,'column_1']
打印行索引为8，列名为’column_1’所指向的数据。
data.loc[range(4,6)]
输出行索引从4到6的行数据（不包括6）
Pandas中的基本函数
逻辑操作符
通过逻辑操作符或取数据的子集。可以使用 & (AND)，~ (NOT) 以及 | (OR) 这些常用的操作符，在逻辑操作的前后记得加上括号。
data[data['coluan_1'].isin(["french','engllsh'])]
如果有时候需要对同一列使用大量的OR操作，通常使用.isin()函数代替。
基本的绘图函数
能实现这个功能主要还是得益于matplotlib库。像我们在介绍中说的，这个库的大部分功能都可以直接通过pandas使用。
data['column_numerical'].plot()
.plot()函数的输出示例
data['column_numerical'].hist()
这个函数绘制的是分布图（也称直方图）。
.hist()函数的输出示例
%matplotlib inline
如果你使用的是Jupyter，不要忘了在绘图前加上这一行（只需要在notebook中声明一次即可）。
更新数据
data.loc[8,'column_1']='english'
用“english”替换行索引为8列名为‘column_1’时所指向的值。
data.loc[data['column_1']=='french','column_1']='French'
用1行代码更改多行数据的值。
好了，现在你已经学会了在Excel中能完成的一些常用功能。接下来，让我们发掘一些Excel无法实现的神奇功能吧！
中级函数
统计频数
函数 .value_counts() 的输出示例。
针对行、列或者所有数据的操作
data['column_1'].map(1en)
len()函数会应用到’column_1’列下的每一个元素。
.map()操作会将一个函数应用到指定列的每一个元素。
data['column_1']. map(1en). map(1ambda x:x/100).plot()
Pandas库中一个非常好用的功能就是链式方法。它能够帮助你通过一行代码完成多个操作（比如这里的.map()函数和.plot()函数），既简单又高效。
chaining method（链式方法）:
https://tomaugspurger.github.io/method-chaining
apply函数会将一个函数应用到所有列。
applymap ()函数会将一个函数应用到表格的所有单元。
tqdm — 独一无二的模块
当处理大规模数据集时，pandas需要花费一些时间来完成.map()，.apply()，.applymap()操作。tqdm是一个非常有用的库，能够预测这些操作什么时候执行结束。（好吧，我说谎了，我之前说过我们只用pandas库）。可以使用 ” pip install tqdm” 命令安装tqdm。
from tqdm import tqdm_notebook
tqdm_notebook().pandas()
使用pandas来创建tqdm进程
data['column_1'].progress_map(lambda x:x.count('e"))
用.progress_map()替换.map()函数，对.apply()函数和.applymap()函数也是一样的。
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这就是在Jupyter中使用tqdm和pandas之后可以看到的进度条。
相关矩阵和散布矩阵（scatter matrices）
data.corr()
data. corr(). applymap(lambda x: int(x*100)/100)
通过.corr()可以得到所有列的相关矩阵。
pd.plotting.scatter_matrix(data,figsize=(12,8))
散布矩阵（scatter matrices）的示例。它在同一个图中绘制两个列的值的所有组合。
Pandas中的高级操作
SQL的连接功能
连接操作在Pandas中非常简单。
data.merge(other_data,on=['column_1','column_2','column_3'])
只需要一行代码就可以将3列连接到一起。
分组功能
刚开始使用这个功能的时候并不容易，你首先需要掌握一些语法知识，之后你会发现自己再也离不开这个功能了。
data.groupby('column_1)['column_2'].apply(sum).reset_index()
基于某一列对数据进行分组，再对另一列上的数据执行一些函数操作。.reset_index()函数可以将数据转变为DataFrame（表格）的形式。
正如之前提到的，用链式方法将尽可能多的函数功能通过一行代码实现，可以大大优化代码结构。（文摘菌提醒：不过也要考虑代码的可读性哦~）
遍历行
dictionary={}
for i, row in data. iterrows():
dictionary[row['column_1']]=row['column_2]
.iterrows()函数同时获取2个变量并实现循环：分别是行的索引和行的对象（也就是上面代码中的i和row）。
总而言之，pandas库正是Python语言如此好用的原因之一
仅仅通过本篇文章，很难详尽地展示Pandas库的所有功能，但是通过以上内容，你也应该明白为什么一名数据科学家离不开Pandas库了。总的来说，Pandas库有以下优点：
- 方便易用，将所有复杂和抽象的运算过程都隐藏起来；
- 大部分功能的实现方式都非常直观；
- 快速，尽管并不是最快的数据分析库（在C语言中进行了优化）。
Pandas是一个非常重要的工具，它能够帮助数据科学家快速地阅读和理解数据，更高效地完成自己的工作。
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/4333042/blog/3651321