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Pandas是什么

liuian 2025-02-15 16:31 14 浏览

Pandas是一个开源的第三方Python库,从Numpy和Matplotlib的基础上构建而来,享有数据分析“三剑客之一”的盛名(NumPy、Matplotlib、Pandas)。Pandas已经成为Python数据分析的必备高级工具,它的目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具。

Pandas这个名字来源于面板数据(PanelData)与数据分析(dataanalysis)这两个名词的组合。在经济学中,PanelData是一个关于多维数据集的术语。Pandas最初被应用于金融量化交易领域,现在它的应用领域更加广泛,涵盖了农业、工业、交通等许多行业。

Pandas最初由WesMcKinney(韦斯·麦金尼)于2008年开发,并于2009年实现开源。目前,Pandas由PyData团队进行日常的开发和维护工作。在2020年12月,PyData团队公布了最新的Pandas1.20版本。

在Pandas没有出现之前,Python在数据分析任务中主要承担着数据采集和数据预处理的工作,但是这对数据分析的支持十分有限,并不能突出Python简单、易上手的特点。Pandas的出现使得Python做数据分析的能力得到了大幅度提升,它主要实现了数据分析的五个重要环节:

加载数据

整理数据

操作数据

构建数据模型

分析数据

Pandas主要特点

Pandas主要包括以下几个特点:

它提供了一个简单、高效、带有默认标签(也可以自定义标签)的DataFrame对象。

能够快速得从不同格式的文件中加载数据(比如Excel、CSV、SQL文件),然后将其转换为可处理的对象;

能够按数据的行、列标签进行分组,并对分组后的对象执行聚合和转换操作;

能够很方便地实现数据归一化操作和缺失值处理;

能够很方便地对DataFrame的数据列进行增加、修改或者删除的操作;

能够处理不同格式的数据集,比如矩阵数据、异构数据表、时间序列等;

提供了多种处理数据集的方式,比如构建子集、切片、过滤、分组以及重新排序等。

上述知识点将在后续学习中为大家一一讲解。

Pandas主要优势

与其它语言的数据分析包相比,Pandas具有以下优势:

Pandas的DataFrame和Series构建了适用于数据分析的存储结构;

Pandas简洁的API能够让你专注于代码的核心层面;

Pandas实现了与其他库的集成,比如Scipy、scikit-learn和Matplotlib;

Pandas官方网站(点击访问)提供了完善资料支持,及其良好的社区环境。

Pandas内置数据结构

我们知道,构建和处理二维、多维数组是一项繁琐的任务。Pandas为解决这一问题,在ndarray数组(NumPy中的数组)的基础上构建出了两种不同的数据结构,分别是Series(一维数据结构)DataFrame(二维数据结构):

Series是带标签的一维数组,这里的标签可以理解为索引,但这个索引并不局限于整数,它也可以是字符类型,比如a、b、c等;

DataFrame是一种表格型数据结构,它既有行标签,又有列标签。

下面对上述数据结构做简单地的说明:

数据结构

维度

说明

Series

1

该结构能够存储各种数据类型,比如字符数、整数、浮点数、Python 对象等,Series 用 name 和 index 属性来描述
数据值。Series 是一维数据结构,因此其维数不可以改变。

DataFrame

2

DataFrame 是一种二维表格型数据的结构,既有行索引,也有列索引。行索引是 index,列索引是 columns。
在创建该结构时,可以指定相应的索引值。

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