本文是《如何七周成為數(shù)據(jù)分析師》的第二十一篇教程，如果想要了解寫作初衷，可以先行閱讀七周指南。溫馨提示：如果您已經(jīng)熟悉Python，大可不必再看這篇文章，或只挑選部分。

今天開始進入Python數(shù)據(jù)分析工具的教程。

數(shù)據(jù)分析絕對繞不過的三個包是numpy、scipy和pandas。numpy是Python的數(shù)值計算擴展，專門用來處理矩陣，它的運算效率比列表更高效。scipy是基于numpy的科學(xué)計算包，包括統(tǒng)計、線性代數(shù)等工具。pandas是基于numpy的數(shù)據(jù)分析工具，能更方便的操作大型數(shù)據(jù)集。后續(xù)的章節(jié)主要圍繞pandas講解。

numpy和pandas

numpy的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是n維的數(shù)組對象，叫做ndarray。Python的list雖然也能表示，但是不高效，隨著列表數(shù)據(jù)的增加，效率會降低。

我們首先載入numpy包，因為它是第三方工具，所以每次使用前必須在代碼中載入。as是命名為別名，方便調(diào)用，np是numpy約定俗成的簡寫。

創(chuàng)建數(shù)組使用numpy中的array函數(shù)，新手要記住加np。我們將系統(tǒng)自帶的列表list轉(zhuǎn)換成了numpy中的數(shù)組。

嵌套列表會被轉(zhuǎn)換為一個多維數(shù)組，它也可以被稱為矩陣。

array數(shù)組需要注意的是，它內(nèi)部的元素必須為相同類型，比如數(shù)值或者字符串?？梢杂胐type查詢其類型，不用加括號。

numpy的數(shù)據(jù)類型比較豐富，包括int8，int16，int32等，不過這塊更接近計算機底層，數(shù)據(jù)分析用不太到。當(dāng)我們想轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式時，可以用astype函數(shù)。

數(shù)組的計算非常方便，不要大量的循環(huán)即可批量運算。

數(shù)組索引和列表相同，通過方括號和數(shù)字即可選擇，也可直接賦值。

可以通過遞歸對多維數(shù)組進行篩選，如果省略了后面的索引，則返回次一級的維度，這一點和list一樣。

numpy除了上述的基礎(chǔ)操作之外，還有reshape、T轉(zhuǎn)置、ufunc、sort等函數(shù)，功能強大，大家可以自行查閱文檔學(xué)習(xí)，這里我不再花費時間講解。對于數(shù)據(jù)分析師，pandas是一個更常用的包，在抽象概念上它更接近我們熟悉的excel和sql，也是最主要的分析工具。

pandas有兩個主要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，Series和DataFrame，記住大小寫區(qū)分，后續(xù)使用中不多提醒。Series類似于一維數(shù)組，和numpy的array接近，由一組數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)標(biāo)簽組成。數(shù)據(jù)標(biāo)簽有索引的作用。

加載pandas包，通過Series函數(shù)生成一個對象。我們很明顯地看到，在jupyter上它的樣式不同于array，它是豎著的。右邊是我們輸入的一組數(shù)據(jù)，左邊是數(shù)據(jù)的索引，即標(biāo)簽。數(shù)據(jù)標(biāo)簽是pandas區(qū)分于numpy的重要特征。

索引不一定是從0開始的數(shù)字，它可以被定義。

索引的概念有點像SQL的主鍵，不過它的功能更強大，分析師能夠很輕松的通過索引選取一個數(shù)據(jù)或者一組數(shù)據(jù)。

index函數(shù)可以顯示Series的索引。Series和array一樣，通過方括號選取數(shù)據(jù)，當(dāng)要選取多個數(shù)據(jù)時，應(yīng)該用列表表示多個索引，所以第三個案例嵌套了兩層方括號。

如果數(shù)據(jù)是一個字典，也能直接通過這個字典創(chuàng)建Series。

此時，字典的key就是Series的索引。

Series有自動對齊索引的功能，當(dāng)自定義的索引qinqin和字典隊員不上時，會自動選擇NaN，即結(jié)果為空，表示缺失。缺失值的處理會在后續(xù)講解。

DataFrame

Series是一維的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，DataFrame是一個表格型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它含有不同的列，每列都是不同的數(shù)據(jù)類型。我們可以把DataFrame看作Series組成的字典，它既有行索引也有列索引。想象得更明白一點，它類似一張excel表格或者SQL，只是功能更強大。

構(gòu)建DataFrame的方法有很多，最常用的是傳入一個字典。

DataFrame會自動補充索引，并且將字典的key作為列標(biāo)簽，即column。在這里，dict的key順序是DataFame的順序，不再是無序的。

DataFrame中可以通過info函數(shù)直接查看數(shù)據(jù)類型和統(tǒng)計。

DataFrame的數(shù)據(jù)類型變更和numpy一樣，用astype就行，記住要賦值。df.age = df.age.astype，圖上只是舉例，沒有真的更改數(shù)據(jù)類型。

DataFrame的索引方式和Series一直，它選取的是列。

返回的是一組Series，索引和原DataFrame一致。除了方括號選取，DataFrame還有更簡單的選取方法。

行也可以通過通過位置獲取，用索引字段ix的方式。

第二個方法不需要調(diào)用ix，直接以切片的形式獲取行，切片的用啊和數(shù)組一樣。記住，切片無法用單獨的數(shù)字選取，只能用冒號切選范圍。

列可以通過賦值的方式修改和添加，當(dāng)列的名稱是全新，則會在DataFrame的最右邊自動加上新的一列。

列表和數(shù)組都可以賦值到列，長度必須匹配，列表是按照順序，數(shù)組的話，可以按index參數(shù)設(shè)置的索引對應(yīng)，若為空，則填上缺失值。

DataFrame的index不可更改，這是為了數(shù)據(jù)的安全性，但我們能通過index函數(shù)獲取詳情。

DataFrame在數(shù)據(jù)選取上面非常強大。

它支持常用的邏輯判斷，例子中，后兩種數(shù)據(jù)選取是通過布爾數(shù)組過濾出我們想要的結(jié)果。

df.sex == ‘男’返回了一個布爾數(shù)組(記住，是兩個等號，一個等號是賦值），然后通過布爾數(shù)組找出df中符合條件為true的結(jié)果。

現(xiàn)在我們希望找出年齡在20以下，且性別為男的人。

這里用到布爾類型數(shù)據(jù)的計算公式，true and true 為true，false and true 為false。pandas中的邏輯符號，并且是&，或者是|。接下來過濾出性別為女，或者年齡為18的人。

當(dāng)邏輯條件復(fù)雜時，這種寫法并不優(yōu)雅，比如性別為男，且年齡在18歲，以及性別為女，且年齡在18歲以上的兩類人群，這種過濾條件就比較復(fù)雜了。pandas中可以用query函數(shù)以類SQL語言執(zhí)行查詢。

query中可以直接使用列名，它的功能遠不至于此，大家有興趣可以深入學(xué)習(xí)。

DataFrame可以直接在列上進行運算，當(dāng)DataFrame和DataFrame之間運算時，按索引進行加減乘除。

如果直接用加法，若列名匹配不上，會產(chǎn)生NaN 的缺失值，我們可以在后續(xù)后續(xù)fillna函數(shù)填充。另外一種方法是add函數(shù)，它可以直接通過參數(shù)選擇填充值。減乘除對應(yīng)sub、mul、div。

DataFrame還有兩個常用函數(shù)，又特別容易搞混的是，iloc和loc。

它們都是通過索引選取行，iloc是通過所在行的數(shù)字為索引，loc是所在行的標(biāo)簽為索引，簡單講，iloc是第幾行，loc是標(biāo)簽。當(dāng)索引沒有標(biāo)簽時，loc和iloc等價。兩者支持冒號的范圍選擇。

上文提到的過的ix，則是兩者的混合，即可以行號，也可以行索引。

當(dāng)行和列需要同時選擇的時候，用逗號分割，逗號前是想要選擇的行，逗號后是想要選擇的列。

完整形式是ix[ 行1:行2, ?列1:列2 ]，iloc和loc也支持行列同時選擇，方法一樣。新人接觸這幾塊比較容易混淆。后續(xù)聯(lián)系即可掌握。

大家如果想加深掌握這塊，除了敲一遍代碼，可以閱讀「利用Python進行數(shù)據(jù)分析」，很經(jīng)典的入門書（部分內(nèi)容有點老）。也可以多拿工作中的報表做練習(xí)。

到這里，numpy和pandas的基礎(chǔ)就講解的差不多了，更深入的應(yīng)用，還是用實戰(zhàn)解決吧！下一章，將會用大家已經(jīng)很熟悉的練習(xí)數(shù)據(jù)，以實際操作的方式完成一次數(shù)據(jù)分析。

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秦路，微信公眾號ID：tracykanc，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。

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