Python學習教程：Python數據分析實戰(zhàn)基礎|初識Pandas-創(chuàng)新互聯(lián)

這段時間和一些做數據分析的同學閑聊，我發(fā)現數據分析技能入門階段存在一個普遍性的問題，很多憑著興趣入坑的同學，都能夠很快熟悉Python基礎語法，好像自己什么都會了一點，然而實際操作起來既不知從何操起，又漏洞百出。

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至于原因嘛， 理解不夠，實踐不夠是兩條老牌的攔路虎，只能靠自己來克服。還有一個非常有意思且經常被忽視的因素—— 陷入舉三反一的懵逼狀態(tài)。

什么意思呢？假如我是個旱鴨子，想去學游泳，教練很認真的給我剖析了蛙泳的動作，扶著我的腰讓我在水里劃拉了5分鐘，接著馬上給我講解了蝶泳，又是劃拉了5分鐘，然后又硬塞給我潛泳的姿勢，依然是劃拉5分鐘。最后，教練一下子把我丟進踩不到底的泳池，給我吶喊助威。

作為一個還沒入門的旱鴨子，教練傾囊授了我3種游泳技巧，讓我分別實踐了5分鐘。這樣做的結果就是我哪一種游泳技巧也沒學會，只學會了喝水。 當一個初學者一開始就陷入針對單個問題的多種解決方法，而每一種方法的實踐又淺嘗輒止，在面對具體問題時往往會手忙腳亂。

拿Pandas來說，它的多種構造方式，多種索引方式以及類似效果的多種實現方法，很容易把初學者打入舉三反一的懵逼狀態(tài)。所以，盡量避開這個坑也是我寫Pandas基礎系列的初衷，希望通過梳理和精簡知識點的方式，給需要的同學一些啟發(fā)。目前暫定整個基礎系列分為4篇，基礎篇過后便是有趣的實戰(zhàn)篇。

下面開始進入正題（我真是太嘮叨了）。

Pandas簡介

江湖上流傳著這么一句話——分析不識潘大師（PANDAS），縱是老手也枉然。

Pandas是基于Numpy的專業(yè)數據分析工具，可以靈活高效的處理各種數據集，也是我們后期分析案例的神器。它提供了兩種類型的數據結構，分別是DataFrame和Series，我們可以簡單粗暴的把DataFrame理解為Excel里面的一張表，而Series就是表中的某一列，后面學習和用到的所有Pandas騷操作，都是基于這些表和列進行的操作（關于Pandas和Excel的形象關系，這里推薦我的好朋友張俊紅寫的《對比EXCEL，輕松學習Python數據分析》)。

這里有一點需要強調，Pandas和Excel、SQL相比，只是調用和處理數據的方式變了， 核心都是對源數據進行一系列的處理，在正式處理之前，更重要的是 謀定而后動，明確分析的意義，理清分析思路之后再處理和分析數據，往往事半功倍。

創(chuàng)建、讀取和存儲

1、創(chuàng)建

在Pandas中我們想要構造下面這一張表應該如何操作呢？

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標題網址：http://muchs.cn/article16/dheigg.html

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