Pandas数据分析与统计基础

# 第一章：Pandas简介

## 1.1 Pandas是什么
Pandas是一个强大的开源数据分析和处理工具，建立在NumPy之上，提供了快速、灵活且表达力丰富的数据结构，特别适用于结构化数据的处理和分析。

## 1.2 Pandas的安装和基本概念
要安装Pandas，可以使用pip工具，在命令行中输入 `pip install pandas` 进行安装。Pandas中的基本概念包括Series和DataFrame，其中Series是一维数组对象，DataFrame是二维表格型数据结构，类似于Excel的表格。

## 1.3 Pandas的数据结构：Series和DataFrame
Series是由一组数据以及与之相关的数据索引组成，可以通过一维数组创建，同时具有索引，可以理解为带有标签的一维数组。DataFrame是由多个Series按列排列构成的二维数据结构，可以看作是一个二维表格，类似于SQL中的表。

### 2. 第二章：数据导入与导出

2.1 不同数据源的数据导入方法
2.2 数据导出到不同格式的文件
2.3 数据质量检查与预处理
## 第三章：数据处理与清洗

### 3.1 数据的重塑与分组
在数据分析过程中，我们经常需要对数据进行重塑和分组，以便于后续的分析和可视化。Pandas提供了丰富的方法来进行数据的重塑和分组操作，包括多层索引的创建、数据透视表的生成、数据的堆叠与解堆等。

# 示例代码：创建多层索引
import pandas as pd

data = {'date': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02'],
        'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Beijing', 'Shanghai'],
        'temperature': [0, 2, -2, 3],
        'humidity': [60, 65, 68, 70]}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index(['date', 'city'], inplace=True)
print(df)

**代码解释：** 以上代码通过 `set_index` 方法创建了一个多层索引，以日期和城市为两个维度进行数据重塑。

### 3.2 缺失数据处理
在实际数据分析中，经常会遇到缺失数据的情况。Pandas提供了多种方法来处理缺失数据，包括删除缺失值、填充缺失值等。

# 示例代码：填充缺失值
import pandas as pd
import numpy as np

data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],