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《从Excel到Python 数据分析进阶指南》王彦平 ( 蓝鲸 ) ／ 著

诠释：鉴于 未经授权，不得以任何方式复制和传播本书履行，本文档仅仅个东谈主学习所作念的纪录，部分例子参照此书，考究地将有关语法履行汇总在云文档里并进行了有关补充，接待阅读原书。

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生成数据表

pandas 库

pandas 是一个宏大的数据分析库，提供了数据结构和数据分析器具，泰国按摩群使得在Python中进行数据处理变得愈加浅薄和高效。pandas 主要提供了两种数据结构：Series 和 DataFrame。

·Series：访佛于一维数组的对象，由一组数据和与之有关的索引构成。

·DataFrame：访佛于二维表格的数据结构，由多个 Series 构成，每个 Series 暗示一列数据。

pandas 提供了丰富的函数和次第，用于数据的导入、清洗、改革、分析和可视化。通过 pandas，用户不错简陋地处理各式数据方式，如CSV、Excel、SQL数据库等，进行数据筛选、团员、团结等。

NumPy 库

NumPy（Numerical Python）是Python顶用于科学计算的一个迫切库，提供了多维数组对象（举例数组）和很多用于操作数组的函数。NumPy的中枢是ndarray（N-dimensional array）对象，它是一个具有同样类型和大小的元素的多维数组。

NumPy库提供了以下功能和本性：    

·宏大的N维数组对象

·其他派生对象（如掩码数组、矩阵等）

·播送功能函数

·整合C/C++/Fortran代码的器具

·线性代数、傅立叶变换和随即数生成等功能

NumPy是很多其他科学计算库的基础，如pandas、SciPy等，因此在数据处理和科学计算范畴中被庸碌诈欺。通过NumPy，用户不错高效地进行数组操作、数学运算和线性代数计算。

在Python中，要导入pandas库和numpy库，不错使用以下代码：

Python                  import pandas as pd                  import numpy as np

这么就不错大致地使用pandas库和numpy库中的函数和器具来进行数据导入和处理。导入这两个库后，不错使用它们提供的丰富功能来处理各式数据类型。

导入数据表

1.从CSV文献导入数据表：

Python                  import pandas as pd                  data = pd.read_csv('file.csv')

2.从Excel文献导入数据表：

Python                  import pandas as pd                  data = pd.read_excel('file.xlsx')

3.从SQL数据库导入数据表：

Python                  import pandas as pd                  import sqlite3                  conn = sqlite3.connect('database.db')                  query = "SELECT * FROM table"                  data = pd.read_sql(query新香蕉导航, conn)

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