Python中pandas是什么

不懂Python中pandas是什么？其實(shí)想解決這個(gè)問題也不難，下面讓小編帶著大家一起學(xué)習(xí)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(gè)數(shù)據(jù)分析包，是基于 NumPy 構(gòu)建的，最初由 AQR Capital Management 于 2008 年 4 月開發(fā)，并于 2009 年底開源出來，目前由專注于 Python 數(shù)據(jù)包開發(fā)的 PyData 開發(fā)團(tuán)隊(duì)繼續(xù)開發(fā)和維護(hù)，屬于 PyData 項(xiàng)目的一部分。

Pandas 最初被作為金融數(shù)據(jù)分析工具而開發(fā)出來，因此，Pandas 為時(shí)間序列分析提供了很好的支持。Pandas 的名稱來自于面板數(shù)據(jù)（panel data）和 Python 數(shù)據(jù)分析（data analysis）。

panel data 是經(jīng)濟(jì)學(xué)中關(guān)于多維數(shù)據(jù)集的一個(gè)術(shù)語，在 Pandas 中也提供了 panel 的數(shù)據(jù)類型。

Pandas 經(jīng)常和其它工具一同使用，如數(shù)值計(jì)算工具 NumPy 和 SciPy，分析庫(kù) statsmodels 和 scikit-learn，數(shù)據(jù)可視化庫(kù) Matplotlib 等，雖然 Pandas 采用了大量的 NumPy 編碼風(fēng)格，但二者最大的不同是 Pandas 是專門為處理表格和混雜數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的。

而 NumPy 更適合處理統(tǒng)一的數(shù)值數(shù)組數(shù)據(jù)。

Pandas 是 Python 的核心數(shù)據(jù)分析支持庫(kù)，提供了快速、靈活、明確的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，旨在簡(jiǎn)單、直觀地處理關(guān)系型、標(biāo)記型數(shù)據(jù)。

Pandas 的目標(biāo)是成為 Python 數(shù)據(jù)分析實(shí)踐與實(shí)戰(zhàn)的必備高級(jí)工具，其長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)是成為最強(qiáng)大、最靈活、可以支持任何語言的開源數(shù)據(jù)分析工具。經(jīng)過多年不懈的努力，Pandas 離這個(gè)目標(biāo)已經(jīng)越來越近了。

Pandas 適用于處理以下類型的數(shù)據(jù)：

1、與 SQL 或 Excel 表類似的，含異構(gòu)列的表格數(shù)據(jù);

2、有序和無序（非固定頻率）的時(shí)間序列數(shù)據(jù);

3、帶行列標(biāo)簽的矩陣數(shù)據(jù)，包括同構(gòu)或異構(gòu)型數(shù)據(jù);

4、任意其它形式的觀測(cè)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集, 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)入 Pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時(shí)不必事先標(biāo)記。

Pandas 的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是 Series（一維數(shù)據(jù)）與 DataFrame（二維數(shù)據(jù)），這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)足以處理- 金融、統(tǒng)計(jì)、社會(huì)科學(xué)、工程等領(lǐng)域里的大多數(shù)典型用例。

對(duì)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(fā)，可以與其它第三方科學(xué)計(jì)算支持庫(kù)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(yōu)勢(shì) ：

1、處理浮點(diǎn)與非浮點(diǎn)數(shù)據(jù)里的缺失數(shù)據(jù)，表示為 NaN；

2、大小可變：插入或刪除 DataFrame 等多維對(duì)象的列；

3、自動(dòng)、顯式數(shù)據(jù)對(duì)齊：顯式地將對(duì)象與一組標(biāo)簽對(duì)齊，也可以忽略標(biāo)簽，在 Series、DataFrame 計(jì)算時(shí)自動(dòng)與數(shù)據(jù)對(duì)齊；

4、強(qiáng)大、靈活的分組（group by）功能：拆分-應(yīng)用-組合數(shù)據(jù)集，聚合、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)；

5、把 Python 和 NumPy 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)里不規(guī)則、不同索引的數(shù)據(jù)輕松地轉(zhuǎn)換為 DataFrame 對(duì)象；

6、基于智能標(biāo)簽，對(duì)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行切片、花式索引、子集分解等操作；

7、直觀地合并和連接數(shù)據(jù)集；

8、靈活地重塑和旋轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)集；

9、軸支持分層標(biāo)簽（每個(gè)刻度可能有多個(gè)標(biāo)簽）；

10、強(qiáng)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(shù)據(jù)庫(kù)等來源的數(shù)據(jù)，以及從超快 HDF5 格式保存 / 加載數(shù)據(jù)；

時(shí)間序列：支持日期范圍生成、頻率轉(zhuǎn)換、移動(dòng)窗口統(tǒng)計(jì)、移動(dòng)窗口線性回歸、日期位移等時(shí)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(huán)境的痛點(diǎn)。處理數(shù)據(jù)一般分為幾個(gè)階段：數(shù)據(jù)整理與清洗、數(shù)據(jù)分析與建模、數(shù)據(jù)可視化與制表，Pandas 是處理數(shù)據(jù)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(yōu)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(fā)出比 Pandas 更快的專用工具。

Pandas 是 statsmodels 的依賴項(xiàng)，因此，Pandas 也是 Python 中統(tǒng)計(jì)計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分。

Pandas 已廣泛應(yīng)用于金融領(lǐng)域。

Pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

Pandas 的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是 Series（帶標(biāo)簽的一維同構(gòu)數(shù)組）與 DataFrame（帶標(biāo)簽的，大小可變的二維異構(gòu)表格）。

Pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就像是低維數(shù)據(jù)的容器。比如，DataFrame 是 Series 的容器，Series 則是標(biāo)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(duì)象。

此外，通用 API 函數(shù)的默認(rèn)操作要顧及時(shí)間序列與截面數(shù)據(jù)集的方向。

當(dāng)使用 Ndarray 存儲(chǔ)二維或三維數(shù)據(jù)時(shí)，編寫函數(shù)要注意數(shù)據(jù)集的方向，這對(duì)用戶來說是一種負(fù)擔(dān)；如果不考慮 C 或 Fortran 中連續(xù)性對(duì)性能的影響，一般情況下，不同的軸在程序里其實(shí)沒有什么區(qū)別。

Pandas 里，軸的概念主要是為了給數(shù)據(jù)賦予更直觀的語義，即用更恰當(dāng)?shù)姆绞奖硎緮?shù)據(jù)集的方向。這樣做可以讓用戶編寫數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換函數(shù)時(shí)，少費(fèi)點(diǎn)腦子。

處理 DataFrame 等表格數(shù)據(jù)時(shí)，對(duì)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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