在 python 中使用 pandas 最简单的方法：以 pd 格式导入 pandas

pandas是一个基于 Python 编程语言构建的开源数据分析库。

将 pandas 导入 Python 环境的最常见方法是使用以下语法：

 import pandas as pd

代码中的import pandas部分告诉 Python 将 pandas 数据分析库集成到您当前的环境中。

然后，代码的as pd部分告诉 Python 为 pandas 指定别名pd 。这允许您通过简单地输入 pd.function_name 而不是 pandas.function_name 来使用 pandas 函数。

导入 pandas 后，您就可以使用内置函数来创建和分析数据。

如何创建系列和数据框

在 pandas 中最常见的数据类型是Series和DataFrames 。

1.系列

系列是一维数组。以下代码展示了如何使用 pandas 快速创建系列：

 import pandas as pd

#defineSeries
x = pd. Series ([25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29])

#displaySeries
print (x)

0 25
1 12
2 15
3 14
4 19
5 23
6 25
7 29
dtype: int64

2. 数据框

DataFrame 是一个二维数组。以下代码展示了如何使用pandas快速创建DataFrame：

 import pandas as pd

#define DataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#display DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6
5 23 9 5
6 25 9 9
7 29 4 12

导入 Pandas 时的潜在错误

导入 pandas 时可能会遇到两个潜在错误：

1.名称错误：名称’pd’未定义

您可能遇到的错误是：

 NameError : name 'pd' is not defined

当导入 pandas 时未能为其添加别名时，就会发生这种情况。阅读本教程以了解如何快速修复此错误。

2.没有名为pandas的模块

您可能遇到的另一个错误是：

 no module name ' pandas '

当 Python 在当前环境中未检测到 pandas 库时，就会发生这种情况。阅读 本教程以了解如何修复此错误。

其他资源

如果您想了解有关 pandas 的更多信息，请查看以下资源：

Python 统计指南的完整列表
在线熊猫文档页面
用于数据分析的 Python 作者：Wes McKinney
熊猫官方推特页面