手冊(cè)簡(jiǎn)介

Pandas是一個(gè)開(kāi)源的,BSD許可的庫(kù),為Python編程語(yǔ)言提供高性能,易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。 Pandas是NumFOCUS贊助的項(xiàng)目。這將有助于確保Pandas成為世界級(jí)開(kāi)源項(xiàng)目的成功,并有可能捐贈(zèng)給該項(xiàng)目。

手冊(cè)說(shuō)明

Pandas 是 Python 的核心數(shù)據(jù)分析支持庫(kù),提供了快速、靈活、明確的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),旨在簡(jiǎn)單、直觀(guān)地處理關(guān)系型、標(biāo)記型數(shù)據(jù)。Pandas 的目標(biāo)是成為 Python 數(shù)據(jù)分析實(shí)踐與實(shí)戰(zhàn)的必備高級(jí)工具,其長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)是成為最強(qiáng)大、最靈活、可以支持任何語(yǔ)言的開(kāi)源數(shù)據(jù)分析工具。經(jīng)過(guò)多年不懈的努力,Pandas 離這個(gè)目標(biāo)已經(jīng)越來(lái)越近了。

Pandas 適用于處理以下類(lèi)型的數(shù)據(jù):

  • 與 SQL 或 Excel 表類(lèi)似的,含異構(gòu)列的表格數(shù)據(jù);
  • 有序和無(wú)序(非固定頻率)的時(shí)間序列數(shù)據(jù);
  • 帶行列標(biāo)簽的矩陣數(shù)據(jù),包括同構(gòu)或異構(gòu)型數(shù)據(jù);
  • 任意其它形式的觀(guān)測(cè)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集, 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)入 Pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時(shí)不必事先標(biāo)記。

Pandas 的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是 Series(一維數(shù)據(jù))與 DataFrame(二維數(shù)據(jù)),這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)足以處理金融、統(tǒng)計(jì)、社會(huì)科學(xué)、工程等領(lǐng)域里的大多數(shù)典型用例。對(duì)于 R 用戶(hù),DataFrame 提供了比 R 語(yǔ)言 data.frame 更豐富的功能。Pandas 基于 NumPy 開(kāi)發(fā),可以與其它第三方科學(xué)計(jì)算支持庫(kù)完美集成。

Pandas 就像一把萬(wàn)能瑞士軍刀,下面僅列出了它的部分優(yōu)勢(shì) :

  • 處理浮點(diǎn)與非浮點(diǎn)數(shù)據(jù)里的缺失數(shù)據(jù),表示為 NaN;
  • 大小可變:插入或刪除 DataFrame 等多維對(duì)象的列;
  • 自動(dòng)、顯式數(shù)據(jù)對(duì)齊:顯式地將對(duì)象與一組標(biāo)簽對(duì)齊,也可以忽略標(biāo)簽,在 Series、DataFrame 計(jì)算時(shí)自動(dòng)與數(shù)據(jù)對(duì)齊;
  • 強(qiáng)大、靈活的分組(group by)功能:拆分-應(yīng)用-組合數(shù)據(jù)集,聚合、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù);
  • 把 Python 和 NumPy 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)里不規(guī)則、不同索引的數(shù)據(jù)輕松地轉(zhuǎn)換為 DataFrame 對(duì)象;
  • 基于智能標(biāo)簽,對(duì)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行切片、花式索引、子集分解等操作;
  • 直觀(guān)地合并(merge)、**連接(join)**數(shù)據(jù)集;
  • 靈活地重塑(reshape)、**透視(pivot)**數(shù)據(jù)集;
  • 軸支持結(jié)構(gòu)化標(biāo)簽:一個(gè)刻度支持多個(gè)標(biāo)簽;
  • 成熟的 IO 工具:讀取文本文件(CSV 等支持分隔符的文件)、Excel 文件、數(shù)據(jù)庫(kù)等來(lái)源的數(shù)據(jù),利用超快的 HDF5 格式保存 / 加載數(shù)據(jù);
  • 時(shí)間序列:支持日期范圍生成、頻率轉(zhuǎn)換、移動(dòng)窗口統(tǒng)計(jì)、移動(dòng)窗口線(xiàn)性回歸、日期位移等時(shí)間序列功能。

這些功能主要是為了解決其它編程語(yǔ)言、科研環(huán)境的痛點(diǎn)。處理數(shù)據(jù)一般分為幾個(gè)階段:數(shù)據(jù)整理與清洗、數(shù)據(jù)分析與建模、數(shù)據(jù)可視化與制表,Pandas 是處理數(shù)據(jù)的理想工具。

其它說(shuō)明:

  • Pandas 速度很快。Pandas 的很多底層算法都用 Cython 優(yōu)化過(guò)。然而,為了保持通用性,必然要犧牲一些性能,如果專(zhuān)注某一功能,完全可以開(kāi)發(fā)出比 Pandas 更快的專(zhuān)用工具。
  • Pandas 是 statsmodels 的依賴(lài)項(xiàng),因此,Pandas 也是 Python 中統(tǒng)計(jì)計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分。
  • Pandas 已廣泛應(yīng)用于金融領(lǐng)域。

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