前言

如果你现在正在学习数据分析，或者正在从事数据分析行业，肯定会处理一些大数据集。pandas就是这些大数据集的一个很好的处理工具。那么pandas到底是什么呢？官方文档上说：

" 快速，灵活，富有表现力的数据结构，旨在使”关系“或”标记“数据的使用既简单又直观。"

快速、灵活、简单、直观！这些听起来感觉很棒。如果你的工作涉及到构建复杂的数据模型，你肯定不希望花费大量的开发时间等待模块处理大数据集。我们需要将大量的时间与精力放在解释数据当中，而不是使用那些功能较少的工具，为了处理数据而煞费苦心。

Pandas处理数据慢？

在使用的pandas的过程中有人说，虽然他是一个很好的解析数据的工具，但是因为它的速度太慢了，无法作为统计建模工具。对于初学者在自己的使用当中可能会发现，它的运行速度，并不符合一个数据分析工具的标准。

但是Pandas的开发是建立在Numpy的数组结构之上的，它的许多操作都是通过C语言实现的，基于Numpy和Pandas自己的拓展模块来编写的，这些模块是Cpython编写的，编译成C语言。这样来看，pandas的速度肯定快的。

事实证明，肯定是，但是你必须正确的使用它！

本文不是讲如何过度优化Pandas的代码，而是讲如何正确的使用它，主要介绍几种pandas中常用到的方法，对于这些方法的使用存在哪些需要注意的问题，以及如何对它们进行速度上的提升。