最好的Python零基础Pandas教程（可以下载）

今天给各位分享一下鹅厂数据分析师 cooper 的 Pandas 学习经验，争取让你十分钟入门 Pandas。

你可能零编程基础，但你应该会 Excel。入门 Python 最简单的途径就是去学习它最基础也是最重要的库之一：Pandas。

一方面这个库不难学，可以结合着你会的 Excel 来练习；另一方面，一旦你学会 Pandas 它就会发现比 Excel 做数据分析效率高太多了，能让你更加自信去地继续学习 Python。

Pandas 是一个高效而便捷的 Python 工具包，广泛应用于数据处理与分析的各种场景，在数据接入，清洗，聚合等功能上无往不利。原作者是来自于 AQR 资本公司的 McKinney，所以 Pandas 在（金融）时间数据的处理上更是大放异彩。笔者基于 Pandas 文档中的《10 minutes to pandas》篇章，也结合自己从业经历中的一些思考，整理了这篇基础文档，可供参考。

在使用 Pandas 几年的时间之后，再谈论起这款工具时，对其最深刻的感受是“全而简洁”。Pandas 提供的功能是相当全面的，数据怎么接入，缺失怎么处理，数据如何观察，变换，采样，汇总，几乎都可以在里面找到对应的答案。而集成了这么多的功能之后，Pandas 却几乎不会显得笨重，不让人觉得繁冗，其中一个原因是它提供的是重要却简洁的功能。

Pandas 就像是一个兴趣广泛却不轻易沉迷的孩子，在许多的模块上都是点到即止。 比如数据的接入，除了其 Pandas 本身的接口外，往前一步，可以用 Mysqldb 连接数据库，Xlwings 处理 Excel；比如数据的绘图，除了用自身的 plot 之外，往前一步可以用 Python 绘图全家桶 Matplotlib，也可以用“美图相机”Seaborn；统计往前一步用 Statsmodel，建模往前一步用 Scikit，Tensorflow。这些工具包的数据基础，几乎都是来自于 Pandas。

在数据处理与分析工作中，有三个基本问题是可以思考的：1.数据从哪里来？2.数据怎么处理？3.数据要往哪里去？ 基于这三个问题，Pandas 提供了非常丰富的功能，用于各种场景下的操作和处理。以下将这些丰富的功能简化在十个应用场景里，逐一展开介绍。

1.创建数据

Python 里面有三种很重要的数据结构，其中一种是 Numpy 里的 Array，应用在了很多的科学计算场景里。另外两种则是 Pandas 的 Series 和 DataFrame，其中 Series 是一维的结构，DataFrame 则是二维的结构。DataFrame 可以来自于列表、字典，也可以来自于我们从各种接口里面读到的数据/文本。只要我们对其成功地 DataFrame 化，便可进入下一步的处理。

图 1.1 Pandas 的两种结构 图 1.2 基础结构-Series

2.预览数据

就像是 SQL 里面常用 limit100 来观察数据样例，也像是 Excel 常用 Ctrl+上下箭头来观察数据的头部和尾部一样，不管在哪种工具里，人们拿到一份数据时，总是希望能对其有一个简单而直观的印象。在这个方面，Pandas 也提供了一些基本的预览数据的功能。

其中比较常用的有：1.通过 head 和 tail 观察头部和尾部的数据；2.通过 index 和 columns 观察索引和列名；3.通过 describe 进行简单的统计观察；4.通过 sort 进行排序观察。

图 2.1 head 和 tail

图 2.2 index 和 columns

图 2.3 用 describe 进行简单的统计观察

图 2.4 用 sort_values 进行排序观察

3.数据筛选

数据筛选，其实也是一种广义上的数据观察，只是相对于上面所说的预览数据而言，数据筛选不再局限于数据的外部轮廓，而是深入到了其内部的肌理。

Pandas 的数据筛选，其中有 4 个功能是可以注意的：1.通过列名和行数直接筛选；2.基于行与列标签的 loc 筛选；3.基于行与列位置的 iloc 筛选；4.基于布尔索引的筛选。

图 3.1 基于列名的直接筛选

图 3.2 基于行与列标签的 loc 筛选

图 3.3 基于行与列位置的 iloc 筛选

图 3.4 基于布尔索引的筛选

4.缺失值处理

缺失值的处理，真的是一门手艺。在不同的场景下，缺失值可以填 0，填众数，或者平均值。把缺失值填充掉很简单，但往里面填什么数值，则是一个需要考量的问题。 作为一个简洁的工具，Pandas 提供了很便捷的缺失值处理功能，至于如何使用则是读者需思考的问题。

图 4.1 缺失值清除

图 4.2 缺失值填充

5.函数操作

Pandas 的许多功能，其实是层层递进的，比如预览数据时观察了数据的整体轮廓，数据筛选则深入了数据的内部肌理，缺失值处理是针对全盘数据的统一更改，那么到了函数操作这一部分时，则是对于数据所做的更为精细，灵活，也更为个性化的操作。

函数操作部分，Pandas 本身提供了一些简单的统计函数，如 mean，sum，count 等，可以直接应用；对于字符串也有对应的处理函数，如 lower，upper；而**pandas 在函数操作部分真正的大杀器，无疑是 lambda 匿名函数了，简洁，优雅，而无往不利。**通过 lambda 匿名函数，人们基本上可以随心所欲地对关心的局部数据做处理，成本则只需要写一句表达式即可。

图 5.1 简单的统计函数

图 5.2 lambda 匿名函数

图 5.3 字符串函数

6.数据拼接

数据的拼接，可能是无数 SQLBoy/Girl 的心头痛了，似乎人生就是无尽的 Join 和 Union，还要应对层出不穷的数据问题，一不小心就笛卡尔积了，然后就是出库失败或者数据爆仓。在数据拼接的层面，Pandas 提供的功能主要是 Merge 和 Concat。

其中 Merge 和 SQL 里的 Join 较为相似，用于数据的两两拼接，SQL 里的 Join 有六种情况，Merge 里的 How 则有四种参数可以选择。Concat 可用于多表的拼接，通过 axis 参数可以切换横向或者纵向的拼接方式，其特色是在于支持多表一次性拼接完成。

图 6.1 Merge 里的 how 参数

图 6.2 两表拼接的 Merge

图 6.3 多表拼接的 Concat

7.数据聚合与重塑

数据的聚合与重塑，在 Excel 和 SQL 的场景里是非常重要的，尤其是数据透视表，几乎应用到了 Excel 的方方面面。但在 Python 的场景下，似乎在聚合和重塑方面的需求不是很大，虽然 Pandas 提供了与数据透视表相似的 Pivot 功能，但似乎好几年的时间里也没用过几次，以及 SQL 里面无所不在的 groupby 聚合，Pandas 虽然也支持，但似乎我没怎么深入使用过。

图 7.1 groupby

图 7.2 stack

图 7.3 图解 groupby

图 7.4 图解 stack

8.时间序列

时间数据的处理，是金融领域里一个古老而重要的问题，对于其它众多行业来说，其实也有其重要之处。在一些简单的场景里，常用到时间的格式化，日期和月份的加减，以及特殊日期的判别等；在一些深入的场景里，则需要考虑时间的采样，频率的转换，以及与时间序列高度相关的移动平均等内容。所幸 Pandas 本就是为处理金融数据而生的，所以在时间数据的处理上相对优异，基本上涵盖了用户的在时间序列上的各种需求点。

图 8.1 Pandas 处理时间序列的几个模块

图 8.2 时间序列的生成和格式化

9.数据绘图

Python 里面有很丰富的绘图工具包，人们常说数据绘图有三种境界，基于 model，基于 plot，和基于 chart，由此也生成了多种绘图包，如 matplotlib，seaborn，bokeh 等，都是优美而好用的工具。Pandas 的绘图功能，延续了其整体的“全而简洁”的风格，也是点到即止。 所以若你是想对数据做一些快速的绘图分析，可以直接使用 pandas 的 plot，若是要深入去绘制一些精美而繁密的图表，则可以在 pandas 的基础上，借用其它工具包来实现。

图 9.1 用 Pandas 绘制相关系数图

图 9.2 用 pandas 绘制柱形图

10.数据读取与写入

以上所述的内容，更多是对于手头的数据的处理，而数据的基本思考里还有很重要的两个问题，即数据从哪里来和到哪里去。Pandas 在数据的输入输出里提供了全面而丰富的接口，基本上覆盖了我们日常里的所有数据类型。 比如数据库的数据，Excel 的数据，Html 的数据，Json 的数据，甚至是传统软件 SAS 和 Spss 里的数据，都可以轻松地在 Pandas 里进出。

图 10.1 Pandas 的部分 IO 接口

图 10.2 Pandas 读取 CSV 数据

图 10.3 Pandas 读取并处理 Excel 数据

综合上述内容，基于 Pandas 的官方文档，本文梳理和介绍了其十个重要和常用的功能：

01.创建数据： Series 和 DataFrame 是 Pandas 的基本结构；

02.预览数据： 用于观察数据的整体轮廓；

03.数据筛选： 用于观察数据的内部肌理；

04.缺失值处理： 缺失值处理是一个简单但需要深思的问题；

05.函数操作： 对局部数据展开的个性化处理，lambda 函数是大杀器；

06.数据拼接： 对两表或多表的合并操作，主要是 Merge 和 Concat；

07.数据聚合与重塑： 对原有表结构的调整和变换；

08.时间序列： 一个古老而永恒的数据领域；

09.数据绘图： Pandas 提供了简单化的绘图基础；

10.数据读取与写入： Pandas 提供了全面而丰富的接口。

十分钟的时间，是时间长河里一片微小的浪花。十分钟可以让年华老去，十分钟也可以用来入门 Pandas，了解其中十个重要而常用的功能。如果你对 Pandas 感兴趣并想要学习的话，这篇文档也许可以作为一个参考。

最后，分享下 Pandas 的最新官方文档（2020 年 3 月 18 日），有 3000 页 PDF，保存下来作为资料查询很不错，扫码回复：pandas 即可获取：