首先，从“数据结构入门”起航，跟随教程边读边写代码，深入理解DataFrame和Series的索引和选择技巧，比如这个实例，这将是你数据分析之旅的基石。接着，通过10 minutes to pandas快速概览，创建一个新的notebook，善用快捷键如shift + tab + tab，快速查阅对象文档，提升学习效率。
基本使用：创建DataFrame. DataFrame是一张二维的表，大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576，最大列数是16384，超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本，无法放置在一个工作表中”。
在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。在许多数据分析工作中，缺失数据是经常发生的。对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（np.nan）表示缺失数据，也可将缺失值表示为NA（Python内置的None值）。
在SQL中我们可以使用 SELECT * FROM … WHERE ID in （‘A001’，‘C022’， …）来获取含有指定ID的记录。如果你也想在Pandas中做类似的事情，你可以使用：select_dtypes（） 的作用是，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。
Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性，这里就为大家分享几个不错的数据分析工具。
保存数据 提取到我们需要的有用信息后，需要在Python中把它们保存下来。可以使用通过内置函数open保存为文本数据，也可以用第三方库保存为其它形式的数据，例如可以通过pandas库保存为常见的xlsx数据，如果有图片等非结构化数据还可以通过pymongo库保存至非结构化数据库中。
如果是的话，那肯定不会显示全的。 如果想显示全的话，且数据量少的情况下（100个以内），可以用遍历的方法，遍历的时候print每行的数据。或者直接用to_csv或者to_excel方法输出到文件里面。
Python爬虫，全称Python网络爬虫，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或脚本，主要用于抓取证券交易数据、天气数据、网站用户数据和图片数据等，Python为支持网络爬虫正常功能实现，内置了大量的库，主要有几种类型。下面本篇文章就来给大家介绍。
Python数据分析师也成了目前最火的职业之一。Python 是目前数据分析业务中， 最常用的语言。学会Python后， 基 本可以满足数据分析经理的招聘需求。
爬取时间：2020/11/25 系统环境：Windows 10 所用工具：Jupyter Notebook\Python 0 涉及的库：requests\lxml\pandas\matplotlib\numpy 蛋肥想法： 先将电影名称、原名、评分、评价人数、分类信息从网站上爬取下来。
Pandas在数据科学中发挥着重要作用，它可帮助我们建立数据科学家和数据分析师的基础技能。数据是当今世界不可或缺的一部分。它可以帮助我们预测各种事件，并为我们的生活指明方向。Pandas帮助我们控制和操纵这些数据。Pandas提供了基本的数据结构，如Series，DataFrame和Panel，可用来处理数据集和时间序列。
Pandas库，主要用于数值数据和时间序列的数据操作。它使用数据框和系列分别定义三维和二维数据。Pandas提供了索引大数据以便在大数据集中快速搜索的选项。它以数据重塑、围绕用户定义的轴旋转、处理缺失数据、合并和连接数据集以及数据过滤选项的功能而闻名。Pandas对于大型数据集非常有用且速度非常快。
Pandas可以应用于金融、商业、科学和工程等领域，主要应用场景包括数据清洗、数据分析和数据可视化。在数据清洗方面，Pandas可以帮助我们快速高效地清洗、转换、格式化和统计数据；在数据分析方面，Pandas提供了丰富的函数和工具，可以帮助我们很方便地进行数据聚合、分组、透视、排序、合并和分析等操作。
Panda，通常指的是Pandas库，是Python语言中一个强大的数据处理和分析工具。Pandas提供了大量的数据结构和数据分析工具，使数据科学家和数据分析师能够轻松地处理、清洗、转换和分析各种类型的数据。
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 名字衍生自术语 panel data（面板数据）和 Python data analysis（Python 数据分析）。
Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是Scipy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。
1、pandas的意思是熊猫。读音：英 [pnd]；美 [pnd]释义：大熊猫；大猫熊；小熊猫，小猫熊（产于亚洲，毛棕红色，尾巴粗长）。用法：The giant panda is one of the surviving ancient animals 译文：大熊猫是一种残存的古动物。
2、pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
3、pandas是一个用于数据分析和处理的工具，基于Python编程语言。Pandas主要包括两个基本的数据结构：Series和DataFrame。Series是一种类似于数组的数据结构，由一组数据和一组与之对应的标签（索引）组成。
Pandas可以用以下方法智能地推断各列的数据类型，会返回一个按推断修改后的DataFrame。如果需要使用这些类型的数据，可以赋值替换 pd.to_XXX系统方法可以将数据安全转换，errors参数可以实现无法转换则转换为兜底类型：转换为数字类型时，默认返回的dtype是float64还是int64取决于提供的数据。
查看数据 查看DataFrame前xx行或后xx行 a=DataFrame（data）；a.head（6）表示显示前6行数据，若head（）中不带参数则会显示全部数据。a.tail（6）表示显示后6行数据，若tail（）中不带参数则也会显示全部数据。
常用的读写操作有read_csv、to_csv、read_sql、to_sql、read_html、read_excel、to_excel，其中read_csv和to_csv表示对csv文件的读取与写入；read_sql和to_sql表示对数据库的读取与写入；read_excel和to_excel表示对excel文件的读取与写入；read_html表示对网页中table标签数据的读取。
第一步，构造一个fake datasets， 模拟他的需求。模拟数据如下：即从Date这一列中，将日期提取出来，保存为2021-03-01这种类型。解决问题的时候，思维不能太固化。我们既可以通过将数字“提取出来”，也可以选择将除了数字之外的其它字符“抠除”。略加思忖，给小伙伴提供了三种解法。
可以使用 Python 中的正则表达式库 re 来从字符串中提取数字。
可以构建一个dataframe来计算。配合上dataframe之后，可以简化很多程序，特别是以列处理问题的时候，非常方便，还有一种是apply处理方式，函数变换。
字符串向量化，即对于数据类型为字符串格式的一列执行向量化的字符串操作，本质上是调用series.str属性的系列接口，完成相应的字符串操作。尤为强大的是，除了常用的字符串操作方法，str属性接口中还集成了正则表达式的大部分功能，这使得pandas在处理字符串列时，兼具高效和强力。
Pandas是Python下一个开源数据分析的库，它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作。 基本使用：创建DataFrame. DataFrame是一张二维的表，大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。
将公式向下填充，即可发现C列中显示出的数字即为有相同数据的，显示“#N/A”的为没有找到匹配数据的。将C1-C4中的数据进行复制并粘贴成数值，即可完成相同数据的提取操作。在实际研究中，我们经常需要获取大量数据，而这些数据很大一部分以pdf表格的形式呈现，如公司年报、发行上市公告等。
