Pandas基于NumPy构建，它遵循NumPy设定的一些规则。因此，当您在使用Pandas时，需要额外留意一些事项，避免出现一些不必要的错误。

我们知道Pandas是在NumPy的基础构建而来，因此，熟悉NumPy可以更加有效的帮助我们使用Pandas。

我们知道，使用SQL语句能够完成对table的增删改查操作，Pandas同样也可以实现SQL语句的基本功能。本节主要讲解Pandas如何执行SQL操作。

分层索引（MultipleIndex）是Pandas中非常重要的索引类型，它指的是在一个轴上拥有多个（即两个以上）索引层数，这使得我们可以用低维度的结构来处理更高维的数据。比如，当想要处理三维及以上的高维数据时，就需要用到分层索引。

索引（index）是Pandas的重要工具，通过索引可以从DataFame中选择特定的行数和列数，这种选择数据的方式称为“子集选择”。

我们知道，文件的读写操作属于计算机的IO操作，PandasIO操作提供了一些读取器函数，比如pd.read_csv()、pd.read_json等，它们都返回一个Pandas对象。

当使用Pandas做数据分析的时，需要读取事先准备好的数据集，这是做数据分析的第一步。Panda提供了多种读取数据的方法：

随机抽样，是统计学中常用的一种方法，它可以帮助我们从大量的数据中快速地构建出一组数据分析模型。在Pandas中，如果想要对数据集进行随机抽样，需要使用sample()函数。

数据重采样是将时间序列从一个频率转换至另一个频率的过程，它主要有两种实现方式，分别是降采样和升采样，降采样指将高频率的数据转换为低频率，升采样则与其恰好相反，

通常情况下，数据集中会存在许多同一类别的信息，比如相同国家、相同行政编码、相同性别等，当这些相同类别的数据多次出现时，就会给数据处理增添许多麻烦，导致数据集变得臃肿，不能直观、清晰地展示数据。

Pandas在数据分析、数据可视化方面有着较为广泛的应用，Pandas对Matplotlib绘图软件包的基础上单独封装了一个plot()接口，通过调用该接口可以实现常用的绘图操作。本节我们深入讲解一下Pandas的绘图操作。

Timedelta表示时间差（或者时间增量），我们可以使用不同的时间单位来表示它，比如，天、小时、分、秒。时间差的最终的结果可以是正时间差，也可以是负时间差。

当进行数据分析时，我们会遇到很多带有日期、时间格式的数据集，在处理这些数据集时，可能会遇到日期格式不统一的问题，此时就需要对日期时间做统一的格式化处理。比如“Wednesday,June6,2020”可以写成“6/6/20”，或者写成“06-06-2020。

顾名思义，时间序列（timeseries），就是由时间构成的序列，它指的是在一定时间内按照时间顺序测量的某个变量的取值序列，比如一天内的温度会随时间而发生变化，或者股票的价格会随着时间不断的波动，这里用到的一系列时间，就可以看做时间序列。时间序列包含三种应用场景，分别是：

Pandas通过concat()函数能够轻松地将Series与DataFrame对象组合在一起，函数的语法格式如下： pd.concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False)

Pandas提供的merge()函数能够进行高效的合并操作，这与SQL关系型数据库的MERGE用法非常相似。从字面意思上不难理解，merge翻译为“合并”，指的是将两个DataFrame数据表按照指定的规则进行连接，最后拼接成一个新的DataFrame数据表。

在数据分析中，经常会遇到这样的情况：根据某一列（或多列）标签把数据划分为不同的组别，然后再对其进行数据分析。比如，某网站对注册用户的性别或者年龄等进行分组，从而研究出网站用户的画像（特点）。在Pandas中，要完成数据的分组操作，需要使用groupby()函数，它和SQL的GROUPBY操作

在一些数据分析业务中，数据缺失是我们经常遇见的问题，缺失值会导致数据质量的下降，从而影响模型预测的准确性，这对于机器学习和数据挖掘影响尤为严重。因此妥善的处理缺失值能够使模型预测更为准确和有效。

从窗口函数，我们知道，窗口函数可以与聚合函数一起使用，聚合函数指的是对一组数据求总和、最大值、最小值以及平均值的操作，本节重点讲解聚合函数的应用。

在用Pandas做数据分析的过程中，总需要打印数据分析的结果，如果数据体量较大就会存在输出内容不全（部分内容省略）或者换行错误等问题。Pandas为了解决上述问题，允许你对数据显示格式进行设置。下面列出了五个用来设置显示格式的函数，分别是：

为了能更好地处理数值型数据，Pandas提供了几种窗口函数，比如移动函数（rolling）、扩展函数（expanding）和指数加权函数（ewm）。

在数据分析过程中，很多时候需要从数据表中提取出相应的数据，而这么做的前提是需要先“索引”出这一部分数据。虽然通过Python提供的索引操作符"[]"和属性操作符"."可以访问Series或者DataFrame中的数据，但这种方式只适应与少量的数据，为了解决这一问题，Pandas提供了两种类型

Pandas的本质是统计学原理在计算机领域的一种应用实现，通过编程的方式达到分析、描述数据的目的。而统计函数则是统计学中用于计算和分析数据的一种工具。在数据分析的过程中，使用统计函数有助于我们理解和分析数据。本节将学习几个常见的统计函数，比如百分比函数、协方差函数、相关系数等。

Pandas提供了一系列的字符串函数，因此能够很方便地对字符串进行处理。在本节，我们使用Series对象对常用的字符串函数进行讲解。

“去重”通过字面意思不难理解，就是删除重复的数据。在一个数据集中，找出重复的数据删并将其删除，最终只保存一个唯一存在的数据项，这就是数据去重的整个过程。删除重复数据是数据分析中经常会遇到的一个问题。通过数据去重，不仅可以节省内存空间，提高写入性能，还可以提升数据集的精确度，使得数据集不受重复

Pands提供了两种排序方法，分别是按标签排序和按数值排序。本节讲解Pandas的排序操作。

遍历是众多编程语言中必备的一种操作，比如Python语言通过for循环来遍历列表结构。那么Pandas是如何遍历Series和DataFrame结构呢？我们应该明确，它们的数据结构类型不同的，遍历的方法必然会存在差异。对于Series而言，您可以把它当做一维数组进行遍历操作；而像DataFr

如果想要应用自定义的函数，或者把其他库中的函数应用到Pandas对象中，有以下三种方法： 1)操作整个DataFrame的函数：pipe() 2)操作行或者列的函数：apply() 3)操作单一元素的函数：applymap()

重置索引（reindex）可以更改原DataFrame的行标签或列标签，并使更改后的行、列标签与DataFrame中的数据逐一匹配。通过重置索引操作，您可以完成对现有数据的重新排序。如果重置的索引标签在原DataFrame中不存在，那么该标签对应的元素值将全部填充为NaN。

描述统计学（descriptivestatistics）是一门统计学领域的学科，主要研究如何取得反映客观现象的数据，并以图表形式对所搜集的数据进行处理和显示，最终对数据的规律、特征做出综合性的描述分析。Pandas库正是对描述统计学知识完美应用的体现，可以说如果没有“描述统计学”作为理论基奠