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Pandas 是一个开源的第三方 Python 库#xff0c;从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来#xff0c;享有数据分析“三剑客之一”的盛名#xff08;NumPy、Matplotlib、Pandas#xff09;。Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具#xff0c;它的…pandas是什么
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Panel Data与数据分析data analysis这两个名词的组合。在经济学中Panel Data 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 Wes McKinney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 Pandas 1.20 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模型分析数据
pandas主要特点
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。
上述知识点将在后面一一讲解可能有些在这个系列不会讲因为该系列只记pandas最基础的用法更多的将会在machine learning写到
pandas主要优势
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 MatplotlibPandas 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。
下面对上述两种数据结构做简单地说明 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。
总结
这一篇我都是从C语言中文网抄过来的很多都是概念介绍的内容看完有个大致的了解即可。
