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不懂Python中pandas是什么?其實想解決這個問題也不難,下面讓小編帶著大家一起學習怎么去解決,希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲。
了解 Pandas
Pandas 是 Python 的一個數據分析包,是基于 NumPy 構建的,最初由 AQR Capital Management 于 2008 年 4 月開發,并于 2009 年底開源出來,目前由專注于 Python 數據包開發的 PyData 開發團隊繼續開發和維護,屬于 PyData 項目的一部分。
Pandas 最初被作為金融數據分析工具而開發出來,因此,Pandas 為時間序列分析提供了很好的支持。Pandas 的名稱來自于面板數據(panel data)和 Python 數據分析(data analysis)。
panel data 是經濟學中關于多維數據集的一個術語,在 Pandas 中也提供了 panel 的數據類型。
Pandas 經常和其它工具一同使用,如數值計算工具 NumPy 和 SciPy,分析庫 statsmodels 和 scikit-learn,數據可視化庫 Matplotlib 等,雖然 Pandas 采用了大量的 NumPy 編碼風格,但二者最大的不同是 Pandas 是專門為處理表格和混雜數據設計的。
而 NumPy 更適合處理統一的數值數組數據。
Pandas 是 Python 的核心數據分析支持庫,提供了快速、靈活、明確的數據結構,旨在簡單、直觀地處理關系型、標記型數據。
Pandas 的目標是成為 Python 數據分析實踐與實戰的必備高級工具,其長遠目標是成為最強大、最靈活、可以支持任何語言的開源數據分析工具。經過多年不懈的努力,Pandas 離這個目標已經越來越近了。
Pandas 適用于處理以下類型的數據:
1、與 SQL 或 Excel 表類似的,含異構列的表格數據;
2、有序和無序(非固定頻率)的時間序列數據;
3、帶行列標簽的矩陣數據,包括同構或異構型數據;
4、任意其它形式的觀測、統計數據集, 數據轉入 Pandas 數據結構時不必事先標記。
Pandas 的主要數據結構是 Series(一維數據)與 DataFrame(二維數據),這兩種數據結構足以處理- 金融、統計、社會科學、工程等領域里的大多數典型用例。
對于 R 語言用戶,DataFrame 提供了比 R 語言 data.frame 更豐富的功能。Pandas 基于 NumPy 開發,可以與其它第三方科學計算支持庫完美集成。
Pandas 就像一把萬能瑞士軍刀,下面僅列出了它的部分優勢 :
1、處理浮點與非浮點數據里的缺失數據,表示為 NaN;
2、大小可變:插入或刪除 DataFrame 等多維對象的列;
3、自動、顯式數據對齊:顯式地將對象與一組標簽對齊,也可以忽略標簽,在 Series、DataFrame 計算時自動與數據對齊;
4、強大、靈活的分組(group by)功能:拆分-應用-組合數據集,聚合、轉換數據;
5、把 Python 和 NumPy 數據結構里不規則、不同索引的數據輕松地轉換為 DataFrame 對象;
6、基于智能標簽,對大型數據集進行切片、花式索引、子集分解等操作;
7、直觀地合并和連接數據集;
8、靈活地重塑和旋轉數據集;
9、軸支持分層標簽(每個刻度可能有多個標簽);
10、強大的 IO 工具,讀取平面文件(CSV 等支持分隔符的文件)、Excel 文件、數據庫等來源的數據,以及從超快 HDF5 格式保存 / 加載數據;
時間序列:支持日期范圍生成、頻率轉換、移動窗口統計、移動窗口線性回歸、日期位移等時間序列功能。
這些功能主要是為了解決其它編程語言、科研環境的痛點。處理數據一般分為幾個階段:數據整理與清洗、數據分析與建模、數據可視化與制表,Pandas 是處理數據的理想工具。
其它說明:
Pandas 速度很快。Pandas 的很多底層算法都用 Cython 優化過。然而,為了保持通用性,必然要犧牲一些性能,如果專注某一功能,完全可以開發出比 Pandas 更快的專用工具。
Pandas 是 statsmodels 的依賴項,因此,Pandas 也是 Python 中統計計算生態系統的重要組成部分。
Pandas 已廣泛應用于金融領域。
Pandas 數據結構
Pandas 的主要數據結構是 Series(帶標簽的一維同構數組)與 DataFrame(帶標簽的,大小可變的二維異構表格)。
Pandas 數據結構就像是低維數據的容器。比如,DataFrame 是 Series 的容器,Series 則是標量的容器。使用這種方式,可以在容器中以字典的形式插入或刪除對象。
此外,通用 API 函數的默認操作要顧及時間序列與截面數據集的方向。
當使用 Ndarray 存儲二維或三維數據時,編寫函數要注意數據集的方向,這對用戶來說是一種負擔;如果不考慮 C 或 Fortran 中連續性對性能的影響,一般情況下,不同的軸在程序里其實沒有什么區別。
Pandas 里,軸的概念主要是為了給數據賦予更直觀的語義,即用更恰當的方式表示數據集的方向。這樣做可以讓用戶編寫數據轉換函數時,少費點腦子。
處理 DataFrame 等表格數據時,對比 Numpy,index(行)或 columns(列)比 axis 0 和 axis 1 更直觀。用這種方式迭代 DataFrame 的列,代碼更易讀易懂:
for col in df.columns: series = df[col] # do something with series
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