【Pandas】详细介绍

Pandas讲解

Pandas是一个开源的、BSD许可的库,为Python编程语言提供高性能的、易于使用的数据结构和数据分析工具。通常,Pandas被广泛应用于各种数据分析、数据科学、统计建模等任务。Pandas的名称来自于"Panel Data""Python Data Analysis"的组合。

Pandas的核心是两种主要的数据结构——SeriesDataFrame

  1. Series
    Series是一种一维的标签化数组结构,可以包含任何类型的数据(整数、字符串、浮点数、Python对象等)。Series中的各个数据项都有一个标签,即索引(index)。

创建Series的例子:

import pandas as pddata = [1, 2, 3, 4]
s = pd.Series(data)
print(s)

在上面的示例中,data 变量包含一个普通的Python列表,然后将其转换为一个Series对象。默认情况下,Series的索引是从0开始的整数序列,除非我们指定一个不同的索引。

  1. DataFrame
    DataFrame是一个二维的标签化数据结构,可以看作是一个表格或者说是具有不同类型列的SQL数据表格。DataFrame的每列都可以是不同的数据类型(数值、字符串、布尔值等),它也是Pandas中最常用的数据结构。

创建DataFrame的例子:

data = {'Year': [2015, 2016, 2017, 2018],'Color': ['Red', 'Blue', 'Green', 'Black'],'Model': [3, 5, 7, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

上述代码创建了一个包含年份、颜色和模型的DataFrame。我们使用一个Python字典来创建了一个DataFrame,其中字典的键是列的名称,键对应的值是数据列表。

Pandas的主要功能包括:

  • 快速高效地读取和写入各种数据格式,如CSV和文本文件、Excel文件、SQL数据库、HDF5格式等。
  • 灵活处理缺失数据。
  • 调整数据集大小,插入或删除表格的行列。
  • 强大的数据清洗和过滤功能。
  • 合并和连接多个表格。
  • 支持时间序列分析。

在数据分析和处理中使用Pandas涉及了大量的操作和概念,例如数据选择、过滤、分组、聚合、数据清洗和处理缺失值等。这些操作都设计得十分高效易用,使得Pandas成为Python中数据科学和分析的核心库之一。

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