一、Pandas简介
Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。
Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。
Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）。
Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。
Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。
Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。
Pandas 的主要数据结构是 Series （一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。
二、pandas简单运用
#导库
import pandas as pd
import numpy as np
1、定义DataFrame
#DataFrame
df_DataFrame = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4))
print(df_DataFrame)
0 1 2 3
0 1.714211 -0.092753 -1.686740 1.580697
1 0.758850 -0.525707 2.732060 -0.888418
2 1.880706 0.977837 0.298658 -2.558101
2、定义Series
#Series
df_Series = pd.Series(np.arange(12))
print(df_Series)
0 0
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5
6 6
7 7
8 8
9 9
10 10
11 11
dtype: int64
3、转置
#转置
df_DataFrame.T
4、排序-按行索引
#排序-按行索引
df_DataFrame = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4),index=['a','b','c'],columns=['A','B','C','D'])
df_DataFrame.sort_index(axis=0,ascending=False)
5、排序-按列索引
#排序-按列索引
df_DataFrame = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4),index=['a','b','c'],columns=['A','B','C','D'])
df_DataFrame.sort_index(axis=1,ascending=False)
6、排序-根据值排序