Pandas进阶之数据分析

一、前言

在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业决策、科学研究乃至个人生活中不可或缺的一部分。然而，面对海量的数据，如何高效、准确地提取有价值的信息，成为了我们面临的一大挑战。此时，数据分析工具的重要性便凸显出来，而Pandas正是这一领域中的佼佼者。

Pandas是Python编程语言中一个强大的数据分析库，它提供了高效、灵活且易于使用的数据结构和数据分析工具，使得数据处理和分析变得简单而高效。自诞生以来，Pandas凭借其卓越的性能和广泛的应用场景，迅速成为了数据分析领域的热门工具之一。

1. 强大的数据处理能力

Pandas的主要优势在于其丰富的数据结构和强大的数据处理能力。它提供了Series和DataFrame两种核心数据结构，分别用于处理一维和二维的数据集。这些数据结构不仅支持多种数据类型，还提供了丰富的索引和切片功能，使得数据访问和查询变得非常方便。此外，Pandas还提供了大量的数据处理函数和方法，如数据清洗、转换、排序、分组和聚合等，这些功能使得数据分析的各个环节都能够得到很好的支持。

2. 良好的兼容性和可扩展性

除了强大的数据处理能力外，Pandas还具有良好的兼容性和可扩展性。它支持多种文件格式的数据导入和导出，如CSV、Excel、SQL数据库等，使得数据的获取和共享变得非常便捷。同时，Pandas还提供了丰富的API接口，可以与其他Python库（如NumPy、Matplotlib等）进行无缝集成，从而构建出更加复杂和强大的数据分析系统。

3. 广泛的应用领域

在数据分析领域，Pandas的应用范围非常广泛。无论是商业智能、金融分析还是科学研究，Pandas都能够提供有力的支持。通过Pandas，我们可以轻松地对数据进行清洗、转换和可视化，发现数据中的规律和趋势，为决策提供有力的依据。同时，Pandas还能够帮助我们构建复杂的数据模型，进行预测和推荐等高级分析任务。

本文旨在介绍Pandas在数据分析中的应用和技巧，并罗列整理了大量场景的Pandas的API，帮助读者更好地理解和使用这一强大的工具。

二、两种基本数据结构

Pandas是用于数据分析的开源Python库，可以实现数据加载，清洗，转换，统计处理，可视化等功能，Pandas 主要提供了两种数据结构：

Series：一维标签数组，能够保存任何数据类型（整数、字符串、浮点数、Python 对象等）。它有一个轴标签（即索引），可以通过这个索引访问数组中的值。
DataFrame：二维的、大小可变的、有标签的数据结构。你可以把它想象成一个 Excel 表格，或者一个 SQL 表，或者一个字典对象，其中包含了多个 Series 对象。DataFrame 既有行索引也有列索引。

三、数据读取和写出

1. 数据读取

2. 导出数据

导出到excel表中

df.to_excel('data/df_output.xlsx', index=False)
# 注意导出的数据不需要索引列时,一定要加上参数 index=False

导出到MySQL数据库中

# 1. 准备动作.
# 确保你的 MySQL服务已经成功启动, 如果是windows本地, 则是: phpstudy,  如果是Linux虚拟机, 默认开启. 
# 用PyCharm连接 MySQL, 把: 数据库 rfm_db 先创建出来. 

# 2. 创建引擎对象.
# mysql:            表示要操作的数据库.
# pymysql:          表示操作该数据库, 用的Python的包
# root:123456       要连接到的数据库的账号, 密码
# localhost:3306    要连接的数据库所在的 机器ip 和 端口号.  如果是虚拟机, 则写: node1.itcast.cn:3306 或者 192.168.88.161:3306
# rfm_db            要写出数据到的 目标数据库名, 想写出到哪个数据库, 就写谁的名字即可.
# charset=utf8      采用utf8字符集, 防止中文, 乱码.
engine = create_engine("mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/rfm_db?charset=utf8")

# 2. 把 df数据写出到MySQL表中即可. 
# 参1:           表示要把df数据写到哪个数据表, 这里是: rfm_table表.
# engine:       连接引擎
# index:        False表示不写出行索引列, 对应的是: SQL表中的 自增索引.  True: 表示写出.
# if_exists:    如果目标表存在了, 怎么处理?   三个值: fail(默认), 报错,     append: 追加,  replace: 替换
rfm_gb.to_sql('rfm_table', engine, index=True, if_exists='replace')