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在上一篇中我们安装和使用了Numpy。本期我们来学习使用 核心数据分析支持库 Pandas。
一、pandas概述
1.1 pandas 简介
Pandas 是 Python 的 核心数据分析支持库#xff0c;提供了快速、灵活、明确的数据结构#xff0c;旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。
…前言
在上一篇中我们安装和使用了Numpy。本期我们来学习使用 核心数据分析支持库 Pandas。
一、pandas概述
1.1 pandas 简介
Pandas 是 Python 的 核心数据分析支持库提供了快速、灵活、明确的数据结构旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。
Pandas 是由 Wes McKinney 在 2008 年开发的McKinney 当时是一家纽约金融服务机构的金融分析师 他在自己的工作中遇到了一些数据操作问题当时 Python 中已经有了 Numpy 这样在处理大规模数据方面有着不错表现的库但是对于表格等结构化数据而言Numpy 并不能完全胜任。于是 McKinney 开始着手研究一套解决方案目的是为了在 Python 中提供一种更便捷的方式来处理结构化数据最终 Pandas 就被开发出来了。
Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力pandas 离这个目标已经越来越近了。 对于使用 Python 进行数据分析来说pandas 几乎是无人不知无人不晓的。通俗来讲Pandas 是 Python 编程界的 Excel。 1.2 数据结构
Pandas 主要有两种数据结构分别是 Series 和 DataFrame他们分别表示一维的序列和二维的表结构。
维数名称描述1Series可以看做有标签默认是整数序列 RangeIndex可以重复的一维数组同类型。是 scalars标量 的集合同时也是 DataFrame 的元素。2DataFrame一般是二维标签尺寸可变的表格结构具有潜在的异质型列。
1.3 Pandas 库的应用场景
Pandas 库广泛应用于数据处理、数据分析和数据可视化等方面以下是一些 Pandas 库应用的场景
数据挖掘和分析
Pandas 库的数据结构和函数可以让数据挖掘和分析更加高效和便捷。使用 Pandas 库可以轻松地对数据进行筛选、排序、过滤、清理和变换等操作并可以进行统计和汇总等分析。
金融和经济分析
在金融和经济分析领域Pandas 库在对股票数据、金融指标和宏观经济数据等方面有着广泛的应用。Pandas 库不仅可以快速下载和清理数据还可以进行可视化和模型建立等分析。
科学和工程计算
Pandas 库也常用于处理科学和工程计算中的大量数据集。Pandas 库可以从多个文件格式读取数据并可以对数据进行清洗和转换以便后续的建模和分析操作。
1.4 学习文档
Pandas 官方网站 点我没有 VPN 访问较慢。
Pandas 中文网 点我可以正常访问较为人性化。
二、pandas优势
为什么 pandas 能成为 Python 数据分析的利器和核心支持库?我想大概可以从以下几点中找到答案。
2.1 Pandas 特点
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的用例。其主要特点如下 灵活的数据结构Pandas 提供了两种主要的数据结构即Series和DataFrame可以用来处理不同类型和形式的数据并可以进行索引和切片操作方便数据的处理和操作。 强大的数据处理能力Pandas 提供了丰富的数据处理和操作功能包括数据清洗、缺失值处理、重复值处理、合并和连接、透视表等。 支持广泛的数据格式Pandas 支持多种格式的数据输入和输出包括CSV、Excel、JSON、SQL、HDF5等。 灵活的数据分组和聚合Pandas 提供了灵活的数据分组和聚合功能可以轻松进行数据分析和汇总。 可视化功能Pandas 内置了可视化功能可以通过简单的代码实现图表和可视化结果方便数据分析和展示。 快速高效Pandas使用Cython编写具有快速高效的处理能力在大数据量的情况下也能快速处理数据。 应用广泛Pandas广泛应用于金融、统计、社会科学、工程、科学等领域适用于各种类型的数据处理和分析任务。 开放的社区Pandas 开源社区活跃提供了大量的文档和教程方便学习和使用。
2.2 Pandas 优势
此外Python 软件包索引的编制者还表示Pandas 为数据科学家和开发者提供了几个关键优势包括
轻松处理浮点和非浮点数据中的缺失数据表示为 NaN大小易变性可以从 DataFrame 和更高维度的对象中插入和删除列自动和显式数据对齐可以将对象显式对齐到一组标签或者用户只需忽略标签让序列、DataFrame 等在计算中自动调整数据强大、灵活的分组功能对数据集执行分割-应用-组合操作进行数据聚合和转换可轻松将其他 Python 和 Numpy 数据结构中参差不齐、索引不同的数据转换为 DataFrame 对象大型数据集基于标签的智能切片、精美索引和子集构建直观的数据集合并与连接灵活的数据集重塑和旋转坐标轴的分层标记每个记号可能具有多个标签强大的 I/O 工具用于加载平面文件CSV 和分隔文件、Excel 文件和数据库中的数据以及保存/加载超快速 HDF5 格式的数据特定于时间序列的功能日期范围生成和频率转换、窗口统计数据迁移、日期调整和延迟
三、pandas学习路线
首先是 Series 之后是 DataFrame 结语
本期跟大家分享的内容就到此结束了希望本文的内容能够帮助到你。
参考文档
Python之Pandas使用详解
Python pandas用法
什么是 Pandas PythonPANDAS 的工作原理和优势
