这是Python数据分析实战基础的第一篇内容，主要是和Pandas来个简单的邂逅。已经熟练掌握Pandas的同学，可以加快手速滑动浏览或者直接略过本文。
01 重要的前言
这段时间和一些做数据分析的同学闲聊，我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题，很多凭着兴趣入坑的同学，都能够很快熟悉Python基础语法，然后不约而同的一头扎进《利用Python进行数据分析》这本经典之中，硬着头皮啃完之后，好像自己什么都会了一点，然而实际操作起来既不知从何操起，又漏洞百出。 至于原因嘛，理解不够，实践不够是两条老牌的拦路虎，只能靠自己来克服。还有一个非常有意思且经常被忽视的因素——陷入举三反一的懵逼状态。
什么意思呢？假如我是个旱鸭子，想去学游泳，教练很认真的给我剖析了蛙泳的动作，扶着我的腰让我在水里划拉了5分钟，接着马上给我讲解了蝶泳，又是划拉了5分钟，然后又硬塞给我潜泳的姿势，依然是划拉5分钟。最后，教练一下子把我丢进踩不到底的泳池，给我呐喊助威。 作为一个还没入门的旱鸭子，教练倾囊授了我3种游泳技巧，让我分别实践了5分钟。这样做的结果就是我哪一种游泳技巧也没学会，只学会了喝水。当一个初学者一开始就陷入针对单个问题的多种解决方法，而每一种方法的实践又浅尝辄止，在面对具体问题时往往会手忙脚乱。
拿Pandas来说，它的多种构造方式，多种索引方式以及类似效果的多种实现方法，很容易把初学者打入举三反一的懵逼状态。所以，尽量避开这个坑 也 是我 写 Pandas 基础系列的初衷， 希望通过 梳理 和精简知识点 的方式， 给需要的同学一些启发。目前暂定整个基础系列分为4篇，基础篇过后便是有趣的实战篇。 下面开始进入正题(我真是太唠叨了)。 02 Pandas简介
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。
03 创建、读取和存储
1、创建
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：
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。 2、 读取
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：
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：
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。 3、存储
存储起来一样非常简单粗暴且相似：
04 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。 1、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(10)表示查看前10行数据。
2、 格式查看
df.info()帮助我们一步摸清各列数据的类型，以及缺失情况：
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。 3、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。
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、平均值和最大值，25%、50%、75%对应的则是分位数。 05 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。 1、增
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：
2、删：
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。
3、选：
想要选取某一列怎么办？
df['列名']即可：
选取多列呢？
需要用列表来传递：
df[['第一列','第二列','第三列'..]]
4、 改：
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。 06 常用数据类型及操作
1、字符串
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：
2、 数值型
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？
只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：
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：
然后，再用三个指标相乘计算销售额：
3、时间类型
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：
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：
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)：
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。
