一、Pandas概述

Pandas是数据分析三大剑客之一，是Python的核心数据分析库，它提供了快速、灵活、明确的数据结构，能够简单、直观、快速地处理各种类型的数据，具体介绍如下所示

Pandas能够处理以下类型的数据：

1.与SQL或Excel表类似的数据

2.有序和无序（非固定频率）的时间序列数据

3.带行、列标签的矩阵数据

4.任意其他形式的观测、统计数据集

Pandas提供的两个主要数据结构类Series（一维）与DataFrame（二维），可以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型案例，并且Pandas是基于NumPy开发的，可以与其他第三方科学计算库完美集成

Pandas的功能很多，它的优势如下：

1.处理浮点与非浮点数据里的缺失数据，表示为NaN

2.大小可变，例如插入或删除DataFrame等多维对象的列

3.自动、显式数据对齐，显式地将对象与一组标签对齐，也可以忽略标签，在Series、DataFrame计算时自动与数据对齐

4.强大、灵活的分组统计（groupby）功能，即数据聚合、数据转换

5.把Python和NumPy数据结构里不规则、不同索引的数据轻松地转换为DataFrame对象

6.智能标签，对大型数据集进行切片、花式索引、子集分解等操作

7.直观地合并（merge）、连接（join）数据集

8.灵活地重塑（reshape）、透视（pivot）数据集

9.成熟的导入、导出工具，导入文本文件（CSV等支持分隔符的文件）、Excel文件、数据库等来源的数据，导出Excel文件、文本文件等，利用超快的HDF5格式保存或加载数据

10.时间序列；支持日期范围生成、频率转换、移动窗口统计、移动窗口线性回归、日期位移等时间序列共功能

二、安装Pandas

1.pip命令进行安装

pip install Pandas
2.通过Pycharm编辑器安装

另外，还需要注意以下一点：Pandas有一些依赖库

例如，当通过Pandas读取Excel文件时，如果只安装Pandas模块，还需要安装xlrd和xlwt模块

三、轻松导入Excel数据

1.打开Pycharm，在代码编辑窗口编写如下代码，并运行

 read_excel()方法：读取数据表

head()方法：输出前5行数据

运行窗口中可以看到，pandas读取到了我们表格中的数据

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