一文带你看懂Python数据分析利器——Pandas的前世今生
本文将从Python生态、Pandas历史背景、Pandas核心语法、Pandas学习资源四个方面去聊一聊Pandas，期望能带给大家一点启发。
Python生态里的Pandas
五月份TIOBE编程语言排行榜，Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受欢迎一方面得益于它崇尚简洁的编程哲学，另一方面是因为强大的第三方库生态。
要说杀手级的库，很难排出个先后顺序，因为python的明星库非常多，在各个领域都算得上出类拔萃。
比如web框架-Django、深度学习框架-TensorFlow、自然语言处理框架-NLTK、图像处理库-PIL、爬虫库-requests、图形界面框架-PyQt、可视化库-Matplotlib、科学计算库-Numpy、数据分析库-Pandas......
上面大部分库我都用过，用的最多也最顺手的是Pandas，可以说这是一个生态上最完整、功能上最强大、体验上最便捷的数据分析库，称为编程界的Excel也不为过。
Pandas在Python数据科学链条中起着关键作用，处理数据十分方便，且连接Python与其它核心库。
十项全能的Pandas
Pandas诞生于2008年，它的开发者是Wes McKinney，一个量化金融分析工程师。
因为疲于应付繁杂的财务数据，Wes McKinney便自学Python，并开发了Pandas。
大神就是这么任性，没有，就创造。
为什么叫作Pandas，其实这是“Python data analysis”的简写，同时也衍生自计量经济学术语“panel data”（面板数据）。
所以说Pandas的诞生是为了分析金融财务数据，当然现在它已经应用在各个领域了。
2008: Pandas正式开发并发布
2009:Pandas成为开源项目
2012: 《利用Python进行数据分析》出版
2015: Pandas 成为 NumFOCUS 赞助的项目
Pandas能做什么呢？
它可以帮助你任意探索数据，对数据进行读取、导入、导出、连接、合并、分组、插入、拆分、透视、索引、切分、转换等，以及可视化展示、复杂统计、数据库交互、web爬取等。
同时Pandas还可以使用复杂的自定义函数处理数据，并与numpy、matplotlib、sklearn、pyspark、sklearn等众多科学计算库交互。
Pandas有一个伟大的目标，即成为任何语言中可用的最强大、最灵活的开源数据分析工具。
让我们期待下。
Pandas核心语法
1. 数据类型
Pandas的基本数据类型是dataframe和series两种，也就是行和列的形式，dataframe是多行多列，series是单列多行。
如果在jupyter notebook里面使用pandas，那么数据展示的形式像excel表一样，有行字段和列字段，还有值。
2. 读取数据
pandas支持读取和输出多种数据类型，包括但不限于csv、txt、xlsx、json、html、sql、parquet、sas、spss、stata、hdf5
读取一般通过read_*函数实现，输出通过to_*函数实现。
3. 选择数据子集
导入数据后，一般要对数据进行清洗，我们会选择部分数据使用，也就是子集。
在pandas中选择数据子集非常简单，通过筛选行和列字段的值实现。
具体实现如下：
4. 数据可视化
不要以为pandas只是个数据处理工具，它还可以帮助你做可视化图表，而且能高度集成matplotlib。
你可以用pandas的plot方法绘制散点图、柱状图、折线图等各种主流图表。
5. 创建新列
有时需要通过函数转化旧列创建一个新的字段列，pandas也能轻而易举的实现
6. 分组计算
在sql中会用到group by这个方法，用来对某个或多个列进行分组，计算其他列的统计值。
pandas也有这样的功能，而且和sql的用法类似。
7. 数据合并
数据处理中经常会遇到将多个表合并成一个表的情况，很多人会打开多个excel表，然后手动复制粘贴，这样就很低效。
pandas提供了merge、join、concat等方法用来合并或连接多张表。
小结
pandas还有数以千计的强大函数，能实现各种骚操作。
python也还有数不胜数的宝藏库，等着大家去探索！
来吧，小伙伴们~