Python之Pandas详解_python pandas

Pandas是Python语言的一个扩展程序库，用于数据分析。

Pandas是一个开放源码、BSD许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。

Pandas名字衍生自术语 “panel data”（面板数据）和 “Python data analysis”（Python数据分析）。

Pandas一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是NumPy（提供高性能的矩阵运算）。

Pandas可以从各种文件格式比如CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。

Pandas可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。

Pandas广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

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。
• 能够快速从不同格式的文件中加载数据（比如 Excel、CSV 、SQL文件），然后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。

⛄Pandas数据结构

Pandas的主要数据结构是Series（一维数据）与DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。

Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种Numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。

DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共同用一个索引）。

⛄Pandas Series

Pandas Series类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，由一组数据值（value）和一组标签组成，其中标签与数据值之间是一一对应的关系。Series可以保存任何数据类型，比如整数、字符串、浮点数、Python对象等，它的标签默认为整数，从0开始依次递增。

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/运维做开发/article/detail/876721