扫一扫，关注公众号 以下是关于Python数据分析库pandas的详细介绍：
一、基本概念
pandas是基于NumPy构建的Python数据分析库，由Wes McKinney于2008年在AQR资本管理公司开发，2009年开源。其名称源自"panel data"（面板数据）和"python data analysis"的缩写[1][4][5]。作为PyData项目的核心组件，现由PyData团队维护，已成为Python数据分析生态系统的基石[1][8]。
二、核心数据结构
1. Series
- 一维带标签数组，可存储任意数据类型[1][6]
- 类似NumPy数组但支持自定义索引[5][10]
- 示例：`pd.Series([1,3,5], index=['a','b','c'])`
2. DataFrame
- 二维表格型数据结构（核心使用对象）[1][5]
- 由多个Series组成，类似电子表格或SQL表[6][10]
- 支持行列标签、缺失值处理等特性[1][5]
三、主要功能特性
1. 数据操作
- 数据清洗（缺失值/异常值处理）[2][7]
- 数据转换（合并/分组/透视）[1][3]
- 时间序列处理（金融数据分析起源）[1][4]
2. 数据I/O
- 支持CSV/Excel/JSON/SQL/HDF5等格式[1][2]
- 高性能读写（HDF5格式速度突出）[1][8]
3. 集成扩展
- 与NumPy/Matplotlib无缝协作[4][8]
- 可通过PyArrow提升性能[1]
- 支持DuckDB执行SQL查询[1]
四、典型应用场景
1. 数据预处理
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df.dropna().fillna(0) # 处理缺失值2. 数据分析
df.groupby('category').mean() # 分组统计
df.plot(kind='bar') # 数据可视化3. 金融分析
stock_data.resample('M').ohlc() # 月度重采样五、学习资源
1. 官方文档（最新特性）
2. 《Python for Data Analysis》（作者Wes McKinney）[9]
3. 《pandas数据处理与分析》（中文社区著作）[9]
[1] pandas(基于NumPy的工具)-百科
[2] 什么是pandas?pandas常见基本使用方法 - 千锋教育
[3] pandas-千锋教育
[4] 【Python数据挖掘】Pandas介绍- 掘金
[5] Pandas-1-Pandas简介及创建- 掘金
[6] pandas简介_12570095的技术博客-51CTO博客
[7] pandas简介 - 哔哩哔哩
[8] Python Pandas的介绍和安装- 掘金
[9] 熊猫书来了!最全的pandas介绍!-CSDN博客
[10] 数据分析 -- Pandas①- 掘金
