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文档简介

ETL数据预处理技术主讲人：张宏伟任务8-1-1pandas的功能及含义01.Pandas概述02.目录Pandas主要特点和应用CONTENTS03.04.Pandas测试、安装与导入Pandas数据结构Pandas是一个用于处理高级数据结构和数据分析的Python库，Pandas是基于Numpy构建的一种工具，纳入了大量的模块和库以及一些标准数据模型，提高了Python处理大数据的性能。0201DataFrame是一种高效快速的数据结构模式，Pandas支持DataFrame格式，从而可以自定义索引可以将不同格式的数据文件加载到内存中03未对齐及索引方式不同的数据可按轴自动对齐0504可处理时间序列或非时间序列数据可基于标签来切片索引，获得大数据集子集06可进行高性能数据分组、聚合、添加、删除Pandas主要应用0201数据整理和清洗

数据探索性分析03数据建模和分析（1）测试Python环境中是否安装了pandas在Windows操作系统下，按【win】+【r】键，进入cmd命令窗口，输入“python”命令，按回车键，进入Python命令窗口。在Python命令窗口中输入“frompandasimport*”导入pandas模块，如果在命令窗口中出现“ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'pandas'”的错误提示，则需要安装pandas。（2）在Windows操作系统下安装pandas方法进入cmd命令窗口，输入以下命令完成安装：pipinstallpandas（3）pandas导入导入pandas用import命令即可：frompandasimport*pandas提供了两种数据结构，Series（一维数组结构）与DataFrame（二维数组结构），这两种数据结构极大地增强的了Pandas的数据分析能力。（1）Series是一个类似一维数组的对象，它能够保存任何类型的数据，主要由一组数据（各种Numpy数据类型）和与之相关的数据标签（索引）两部分构成。仅由一组数据也可以产生简单的Series对象。注意：Series的索引位于左边，数据位于右边，且索引值可以重复。结构如右图所示：

（2）DataFrame:是一个类似于二维数组或表格（如excel）的对象，包含一组有序的列，它每列的数据可以是不同的数据类型（数值、字符串、布尔型等）。注意：DataFrame的索引不仅有行索引，还有列索引，数据可以有多列，因此可以看做是由Series组成的字典。小结高级数据处理与数据分析Pandas概述高效、方便金融、经济、数据分析、统计等商业领域Pandas特点

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