Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析，其提供了高性能、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）。
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。
2. Pandas 数据结构Pandas 的主要数据结构是
Series（一维数据）DataFrame（二维数据）1. Series（一维数据）
Series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种Numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
Pandas Series 类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型。
Series 由索引（index）和列组成，函数如下：
pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)
参数说明：
data：一组数据（ndarray 类型）。index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。dtype：数据类型，默认会自己判断。name：设置名称。copy：拷贝数据，默认为 False。程序代码的例子参考：Pandas 数据结构 - Series。
2. DataFrame（二维数据）
DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。
DataFrame 构造方法如下：
pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)
参数说明：
data：一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。index：索引值，或者可以称为行标签。columns：列标签，默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。dtype：数据类型。copy：拷贝数据，默认为 False。没有对应的部分数据为 NaN。
Pandas 可以使用 loc 属性返回指定行的数据，如果没有设置索引，第一行索引为 0，第二行索引为 1。
程序代码的例子参考：Pandas 数据结构 - DataFrame。
3. 处理 CSV 文件
CSV（Comma-Separated Values，逗号分隔值，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。
CSV 是一种通用的、相对简单的文件格式，被用户、商业和科学广泛应用。
to_string() 用于返回 DataFrame 类型的数据，如果不使用该函数，则输出结果为数据的前面 5 行和末尾 5 行，中间部分以 … 代替。
import pandas as pddf = pd.read_csv('nba.csv')print(df.to_string())to_csv() 方法将 DataFrame 存储为 csv 文件。
import pandas as pddf = pd.read_csv('nba.csv')df.to_csv('site.csv')head( n ) 方法用于读取前面的 n 行，如果不填参数 n ，默认返回 5 行。
import pandas as pddf = pd.read_csv('nba.csv')print(df.head(10))tail( n ) 方法用于读取尾部的 n 行，如果不填参数 n ，默认返回 5 行，空行各个字段的值返回 NaN。
import pandas as pddf = pd.read_csv('nba.csv')print(df.tail(10))info() 方法返回表格的一些基本信息：
import pandas as pddf = pd.read_csv('nba.csv')print(df.info())4. 处理 JSON 文件
JSON（JavaScript Object Notation，JavaScript 对象表示法），是存储和交换文本信息的语法，类似 XML。
JSON 比 XML 更小、更快，更易解析，更多 JSON 内容可以参考 JSON 教程。
下面是名字为 sites.json 文件的数据内容：
[{"id": "A001","name": "菜鸟教程","url": "www.runoob.com","likes": 61},{"id": "A002","name": "Google","url": "www.google.com","likes": 124},{"id": "A003","name": "淘宝","url": "www.taobao.com","likes": 45}]to_string() 用于返回 DataFrame 类型的数据，我们也可以直接处理 JSON 字符串。
import pandas as pddf = pd.read_json('sites.json')print(df.to_string())JSON 对象与 Python 字典具有相同的格式，所以我们也可以直接将 Python 字典转化为 DataFrame 数据。
从 URL 中读取 JSON 数据：
import pandas as pdURL = 'https://static.runoob.com/download/sites.json'df = pd.read_json(URL)print(df)json_normalize() 方法可以将内嵌的数据完整的解析出来。
Ref. Pandas 教程 - 菜鸟教程Pandas - documentation
