大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析软件编程实例的问题，于是小编就整理了1个相关介绍数据分析软件编程实例的解答，让我们一起看看吧。
怎么利用pandas做数据分析？
尺寸和说明
考虑这些数据结构的最佳方式是高维数据结构是其较低维数据结构的容器。例如，DataFrame是Series的容器，Panel是DataFrame的容器。
数据结构外形尺寸描述序列11D标记的同质阵列，sizeimmutable。数据帧2一般的二维标签，大小可变的表格结构，具有潜在的非均匀类型列。面板3一般3D标签，大小可变的数组。
构建和处理两个或更多维数组是一项单调乏味的任务，用户在编写函数时需要考虑数据集的方向。但是使用Pandas数据结构，用户的心理努力会减少。
例如，使用表格数据（DataFrame）时，思考 索引 （行）和 列 而不是轴0和轴1时语义上更有用。
可变性
所有Pandas数据结构都是可变的（可以更改），除了Series都是可变大小的。序列大小不可变。
注 - DataFrame被广泛使用并且是最重要的数据结构之一。 面板用得少得多。
一、先准备好要分析的数据，必要时需要人工先整理一遍，将无关数据去除，减少后期分析工作量。
二、通过 pandas 读取数据，然后进行简单数据清理。例如去掉空值，异常值。
三、使用绘图库 matplotlib 将数据以可视化方式呈现出来。
pandas是python中非常强大的数据分析库，下面我来说说我的看法，供大家参考参考：
1. pandas的两大函数（Series 和 DataFrame函数，series 做序列处理，dataframe 做表格方面处理）
2. 数据表信息查看（如：data.shape 查看维度；data.info 查看基本信息；data.dtype查看列的类型）
3.pandas 做数据清洗（如：data.isnull() 判断是否有空值；data.fillna(value=0) 填充空值等）
在这里不一一详细讲解，想深入了解的朋友，请看我的“pandas知识大总结”的文章，文章链接在文末。
4.pandas做数据预处理
5.pandas做数据提取工作
6.pandas做数据汇总
7.pandas做数据统计
8.pandas读取 csv 和 excel 表格的信息
首先，熟练掌握Python基本数据类型，其次，找一本pandas的书一天看完，碰到看不懂的就过，然后，深度参与一个项目的代码工作，最后，再把书拿起来看一下，发现原来写的代码狗屁不是，恭喜你，进步了。
pandas即Python Data Analysis Library，是为了解决数据分析任务而创建的Python包。其开发者是Wes McKinney，一名数据分析的大咖，他曾经是AQR Capital Management的Python定量分析师，AQR是全球非常著名的对冲基金公司。在量化分析领域做研究的人，应该都有所耳闻，因为他们公司的官网有一大堆质量很好的原创研究论文提供给大家下载学习。所以Wes McKinney起初开发pandas的目的就是帮助AQR分析金融数据，对时间序列、数据对齐、以及数据缺失等问题有很方便的解决方式。随着pandas不断地发展，现在不仅仅是金融数据，对其他数据pandas也提供了很好的支持。
pandas内部定义了两个非常有用的数据结构Series与Dataframe。
1）数据结构Series
Series是一种类似数组的数据结构，它由一组数据(value)以及一组与之相关的数据索引 (index)组成。那为什么有了python的list和numpy的array，还需要pandas的Series。因为list和array都是默认索引的。如果想要对数据进行一个索引命名的话，需要python里的map，而map不能对数组进行排序等处理了。
因此引入了Series这个数据结构。
2)数据结构Dataframe
Dataframe是一个二维数组的结构，它类似于我们的excel表格，既有行索引，又有列索引，元素的value可以数值、字符串、布尔类型。
到此，以上就是小编对于数据分析软件编程实例的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析软件编程实例的1点解答对大家有用。
