江湖上流传着这么一句话——分析不识潘大师（PANDAS），纵是老手也枉然。
Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具，可以灵活高效的处理各种数据集，也是我们后期分析案例的神器。它提供了两种类型的数据结构，分别是DataFrame和Series，我们可以简单粗暴的把DataFrame理解为Excel里面的一张表，而Series就是表中的某一列，后面学习和用到的所有Pandas骚操作，都是基于这些表和列进行的操作（关于Pandas和Excel的形象关系，这里推荐我的好朋友张俊红写的《对比EXCEL，轻松学习Python数据分析》)。
这里有一点需要强调，Pandas和Excel、SQL相比，只是调用和处理数据的方式变了， 核心都是对源数据进行一系列的处理 ，在正式处理之前，更重要的是 谋定而后动，明确分析的意义，理清分析思路之后再处理和分析数据 ，往往事半功倍。

操作系统：windows 10

开发工具：Pycharm 2020.1

pytho版本：3.7.9

安装pandas

pip3 install pandas

二、创建、读取和存储

在Pandas中我们想要构造下面这一张表应该如何操作呢？

别忘了，第一步一定是先导入我们的库——import pandas as pd
构造DataFrame最常用的方式是字典+列表，语句很简单，先是字典外括，然后依次打出每一列标题及其对应的列值（此处一定要用列表），这里列的顺序并不重要：

df1 = pd.DataFrame({'工资': [5000, 7000, 9000,8500], '绩效分': [60, 84, 98, 91], '备注': ['不及格', '良好', '最佳', '优秀']},
                   index=['老王', '小刘', '小赵', '老龚'])

左边是jupyter notebook中dataframe的样子，如果对应到excel中，他就是右边表格的样子，通过改变columns,index和values的值来控制数据。PS,如果我们在创建时不指定index，系统会自动生成从0开始的索引。

新建一个文件 流量练习数据.csv ，将以下内容复制进去

流量来源    来源明细    访客数    支付转化率    客单价
一级     -A    35188    9.98%    54.3
一级     -B    28467    11.27%    99.93
一级     -C    13747    2.54%    0.08
一级     -D    5183    2.47%    37.15
一级     -E    4361    4.31%    91.73

更多时候，我们是把相关文件数据直接读进PANDAS中进行操作，这里介绍两种非常接近的读取方式，一种是CSV格式的文件，一种是EXCEL格式（.xlsx和xls后缀）的文件。
读取csv文件：

# ！/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
ret = df2.head()
print(ret)

执行输出：

  流量来源 来源明细  访客数 支付转化率  客单价
0     一级       -A   35188      9.98%   54.30
1     一级       -B   28467     11.27%   99.93
2     一级       -C   13747      2.54%    0.08
3     一级       -D    5183      2.47%   37.15
4     一级       -E    4361      4.31%   91.73

engine是使用的分析引擎，读取csv文件一般指定python避免中文和编码造成的报错。而读取Excel文件，则是一样的味道：

需要先安装一个插件

pip3 install xlrd

新建一个文件，流量练习数据.xlsx，内容和上面的csv一样。

读取excel

import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df3 = pd.read_excel('流量练习数据.xlsx')
ret = df3.head()
print(ret)

执行输出，效果同上

非常easy，其实read_csv和read_excel还有一些参数，比如header、sep、names等，大家可以做额外了解。实践中数据源的格式一般都是比较规整的，更多情况是直接读取。

注意：保存为excel文件时，需要安装一个插件

pip3 install openpyxl

存储起来一样非常简单粗暴且相似：

# ！/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df3 = pd.read_excel('流量练习数据.xlsx')
ret = df3.head()
print(ret)
df2.to_csv('xxx.csv')
df3.to_excel('xxx.xlsx')

执行之后，就可以看到2个文件了。

三、快速认识数据

这里以我们的案例数据为例，迅速熟悉查看N行，数据格式概览以及基础统计数据。

查看数据，掐头看尾

很多时候我们想要对数据内容做一个总览，用df.head()函数直接可以查看默认的前5行，与之对应，df.tail()就可以查看数据尾部的5行数据，这两个参数内可以传入一个数值来控制查看的行数，例如df.head(3)表示查看前3行数据。

import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
ret = df2.head(3)
print(ret)

执行输出：

  流量来源 来源明细  访客数 支付转化率  客单价
0     一级       -A   35188      9.98%   54.30
1     一级       -B   28467     11.27%   99.93
2     一级       -C   13747      2.54%    0.08

import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
ret = df2.tail(3)
print(ret)

执行输出：

  流量来源 来源明细  访客数 支付转化率  客单价
2     一级       -C   13747      2.54%    0.08
3     一级       -D    5183      2.47%   37.15
4     一级       -E    4361      4.31%   91.73

df.info()帮助我们一步摸清各列数据的类型，以及缺失情况：

import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
ret = df2.info()
print(ret)

执行输出：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 5 entries, 0 to 4                 一共有5行
Data columns (total 5 columns):               一共有5列
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   流量来源    5 non-null      object        这列是object类型，有5条数据不为空
 1   来源明细    5 non-null      object 
 2   访客数     5 non-null      int64  
 3   支付转化率   5 non-null      object 
 4   客单价     5 non-null      float64        客单价列有5个数据不为空，是浮点型
dtypes: float64(1), int64(1), object(3)
memory usage: 328.0+ bytes
从上面直接可以知道数据集的行列数，数据集的大小，每一列的数据类型，以及有多少条非空数据。
统计信息概览
快速计算数值型数据的关键统计指标，像平均数、中位数、标准差等等。
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
ret = df2.describe()
print(ret)
执行输出：
             访客数     客单价
count      5.000000   5.000000
mean   17389.200000  56.638000
std    13887.997235  40.895298
min     4361.000000   0.080000
25%     5183.000000  37.150000
50%    13747.000000  54.300000
75%    28467.000000  91.730000
max    35188.000000  99.930000
我们本来有5列数据，为什么返回结果只有两列？那是因为这个操作只针对数值型的列。其中count是统计每一列的有多少个非空数值，mean、std、min、max对应的分别是该列的均值、标准差、最小值和最大值，25%、50%、75%对应的则是分位数。
四、列的基本处理方式
这里，我们采用SQL四大法宝的逻辑来简单梳理针对列的基本处理方式——增、删、选、改。

温馨提示：使用Pandas时，尽量避免用行或者EXCEL操作单元格的思维来处理数据，要逐渐养成一种列向思维，每一列是同宗同源，处理起来是嗖嗖的快。
增加一列，用df['新列名'] = 新列值的形式，在原数据基础上赋值即可：
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['新增的列'] = range(1,len(df2)+1)
ret = df2.head()
print(ret)
执行输出：
  流量来源 来源明细  访客数 支付转化率  客单价  新增的列
0     一级       -A   35188      9.98%   54.30         1
1     一级       -B   28467     11.27%   99.93         2
2     一级       -C   13747      2.54%    0.08         3
3     一级       -D    5183      2.47%   37.15         4
4     一级       -E    4361      4.31%   91.73         5
我们用drop函数制定删除对应的列，axis = 1表示针对列的操作，inplace为True，则直接在源数据上进行修改，否则源数据会保持原样。
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['新增的列'] = range(1,len(df2)+1)
df2.drop('新增的列',axis=1,inplace=True)
ret = df2.head()
print(ret)
执行输出：




    

  流量来源 来源明细  访客数 支付转化率  客单价
0     一级       -A   35188      9.98%   54.30
1     一级       -B   28467     11.27%   99.93
2     一级       -C   13747      2.54%    0.08
3     一级       -D    5183      2.47%   37.15
4     一级       -E    4361      4.31%   91.73
想要选取某一列怎么办？df['列名']即可：
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
ret = df2['客单价']
print(ret)
执行输出：
0    54.30
1    99.93
2     0.08
3    37.15
4    91.73
选取多列呢？需要用列表来传递：df[['第一列','第二列','第三列'..]]
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
ret = df2[['流量来源','访客数','支付转化率']]
print(ret)
执行输出：
  流量来源  访客数 支付转化率
0     一级   35188      9.98%
1     一级   28467     11.27%
2     一级   13747      2.54%
3     一级    5183      2.47%
4     一级    4361      4.31%
好事多磨，复杂的针对特定条件和行列的筛选、修改，放在后面结合案例细讲，这里只讲一下最简单的更改：df['旧列名'] =  某个值或者某列值，就完成了对原列数值的修改。
比如，将数据来源，统一改成aliyun
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['来源明细'] = 'aliyun'
ret = df2.head()
print(ret)
执行输出：
  流量来源 来源明细  访客数 支付转化率  客单价
0     一级   aliyun   35188      9.98%   54.30
1     一级   aliyun   28467     11.27%   99.93
2     一级   aliyun   13747      2.54%    0.08
3     一级   aliyun    5183      2.47%   37.15
4     一级   aliyun    4361      4.31%   91.73
五、常用数据类型及操作
 字符串类型是最常用的格式之一了，Pandas中字符串的操作和原生字符串操作几乎一毛一样，唯一不同的是需要在操作前加上".str"。
小Z温馨提示：我们最初用df2.info()查看数据类型时，非数值型的列都返回的是object格式，和str类型深层机制上的区别就不展开了，在常规实际应用中，我们可以先理解为object对应的就是str格式，int64对应的就是int格式，float64对应的就是float格式即可。
在案例数据中，我们发现来源明细那一列，可能是系统导出的历史遗留问题，每一个字符串前面都有一个“-”符号，又丑又无用，所以把他给拿掉：
一般来说清洗之后的列是要替换掉原来列的：
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['来源明细'] = df2['来源明细'].str.replace('-','')
ret = df2.head()
print(ret)
执行输出：
  流量来源 来源明细  访客数 支付转化率  客单价
0     一级        A   35188      9.98%   54.30
1     一级        B   28467     11.27%   99.93
2     一级        C   13747      2.54%    0.08
3     一级        D    5183      2.47%   37.15
4     一级        E    4361      4.31%   91.73
数值型数据，常见的操作是计算，分为与单个值的运算，长度相等列的运算。
以案例数据为例，源数据访客数我们是知道的，现在想把所有渠道的访客都加上10000，怎么操作呢？
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['访客数'] = df2['访客数'] + 10000
ret = df2.head()
print(ret)
执行输出：
  流量来源 来源明细  访客数 支付转化率  客单价
0     一级       -A   45188      9.98%   54.30
1     一级       -B   38467     11.27%   99.93
2     一级       -C   23747      2.54%    0.08
3     一级       -D   15183      2.47%   37.15
4     一级       -E   14361      4.31%   91.73
需要选中访客数所在列，然后加上10000即可，pandas自动将10000和每一行数值相加，针对单个值的其他运算（减乘除）也是如此。
列之间的运算语句也非常简洁。源数据是包含了访客数、转化率和客单价，而实际工作中我们对每个渠道贡献的销售额更感兴趣。（销售额 = 访客数 X 转化率 X 客单价）
对应操作语句：df['销售额'] = df['访客数']  * df['转化率']  * df['客单价']
但为什么疯狂报错？
导致报错的原因，是数值型数据和非数值型数据相互计算导致的。PANDAS把带“%”符号的转化率识别成字符串类型，我们需要先拿掉百分号，再将这一列转化为浮点型数据：
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['支付转化率'] = df2['支付转化率'].str.replace('%','').astype(float)
ret = df2.head()
print(ret)
执行输出：
  流量来源 来源明细  访客数  支付转化率  客单价
0     一级       -A   35188        9.98   54.30
1     一级       -B   28467       11.27   99.93
2     一级       -C   13747        2.54    0.08
3     一级       -D    5183        2.47   37.15
4     一级       -E    4361        4.31   91.73
要注意的是，这样操作，把9.98%变成了9.98，所以我们还需要让支付转化率除以100，来还原百分数的真实数值：
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['支付转化率'] = df2['支付转化率'].str.replace('%','').astype(float)
df2['支付转化率'] = df2['支付转化率'] / 100
ret = df2.head()
print(ret)
执行输出：
  流量来源 来源明细  访客数  支付转化率  客单价
0     一级       -A   35188      0.0998   54.30
1     一级       -B   28467      0.1127   99.93
2     一级       -C   13747      0.0254    0.08
3     一级       -D    5183      0.0247   37.15
4     一级       -E    4361      0.0431   91.73
然后，再用三个指标相乘计算销售额：
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['支付转化率'] = df2['支付转化率'].str.replace('%','').astype(float)
df2['支付转化率'] = df2['支付转化率'] / 100
df2['销售额'] = df2['访客数'] * df2['支付转化率'] * df2['客单价']
ret = df2.head()
print(ret)
执行输出：
  流量来源 来源明细  访客数  支付转化率  客单价         销售额
0     一级       -A   35188      0.0998   54.30  190688.698320
1     一级       -B   28467      0.1127   99.93  320598.513837
2     一级       -C   13747      0.0254    0.08      27.933904
3     一级       -D    5183      0.0247   37.15    4755.946715
4     一级       -E    4361      0.0431   91.73   17241.488243
PANDAS中时间序列相关的水非常深，这里只对日常中最基础的时间格式进行讲解，对时间序列感兴趣的同学可以自行查阅相关资料，深入了解。
以案例数据为例，我们这些渠道数据，是在2019年8月2日提取的，后面可能涉及到其他日期的渠道数据，所以需要加一列时间予以区分，在EXCEL中常用的时间格式是'2019-8-3'或者'2019/8/3'，我们用PANDAS来实现一下：
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['日期'] = '2019-8-3'
ret = df2.head()
print(ret)
执行输出：
  流量来源 来源明细  访客数 支付转化率  客单价      日期
0     一级       -A   35188      9.98%   54.30  2019-8-3
1     一级       -B   28467     11.27%   99.93  2019-8-3
2     一级       -C   13747      2.54%    0.08  2019-8-3
3     一级       -D    5183      2.47%   37.15  2019-8-3
4     一级       -E    4361      4.31%   91.73  2019-8-3
在实际业务中，一些时候PANDAS会把文件中日期格式的字段读取为字符串格式，这里我们先把字符串'2019-8-3'赋值给新增的日期列，然后用to_datetime()函数将字符串类型转换成时间格式：
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['日期'] = '2019-8-3'
df2['日期'] = pd.to_datetime(df2['日期'])
ret = df2.head()
print(ret)
执行输出：
  流量来源 来源明细  访客数 支付转化率  客单价       日期
0     一级       -A   35188      9.98%   54.30 2019-08-03
1     一级       -B   28467     11.27%   99.93 2019-08-03
2     一级       -C   13747      2.54%    0.08 2019-08-03
3     一级       -D    5183      2.47%   37.15 2019-08-03
4     一级       -E    4361      4.31%   91.73 2019-08-03
转换成时间格式（这里是datetime64）之后，我们可以用处理时间的思路高效处理这些数据，比如，我现在想知道提取数据这一天离年末还有多少天（'2019-12-31'），直接做减法（该函数接受时间格式的字符串序列，也接受单个字符串）：
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)#设置列名对齐
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)#设置列名对齐
df2 = pd.read_csv('流量练习数据.csv',engine='python')
df2['日期'] = '2019-8-3'
df2['日期'] = pd.to_datetime('2019-12-31') - pd.to_datetime(df2['日期'])
ret = df2.head()
print(ret)
执行输出：
  流量来源 来源明细  访客数 支付转化率  客单价     日期
0     一级       -A   35188      9.98%   54.30 150 days
1     一级       -B   28467     11.27%   99.93 150 days
2     一级       -C   13747      2.54%    0.08 150 days
3     一级       -D    5183      2.47%   37.15 150 days
4     一级       -E    4361      4.31%   91.73 150 days
是不是非常简单？
最后我们一起快速回顾下第一篇文章的内容：
第一步，我们先了解PANDAS到底是个什么东西。
第二步，学习如何构建、读入存储数据。
第三步，拿到数据之后，怎么样快速查看数据。
第四步，对数据有了基础了解，就可以进行简单的增删选改了。
第五步，在了解基础操作之后，对Pandas中基础数据类型进行了初步照面。