你喜欢或不喜欢Python中Pandas的哪些特性？

在这篇文章中，我们将会了解一些人们喜欢和不喜欢的Pandas的特性。

Pandas

Pandas是一个Python数据分析库。Wes McKinney在2008年创建了Pandas，因为他需要一个强大而多功能的量化分析工具，而它已经成长为最经常使用的Python库之一。它有一个非常活跃的贡献者社区。

Pandas建立在两个基本的Python库的基础上：matplotlib用于数据可视化和NumPy用于数学计算。 Pandas的功能作为这些库的包装器，允许您使用更少的代码行来访问各种matplotlib和NumPy方法。例如，Pandas的.plot() 将众多的matplotlib方法整合到一个单一的方法中，只需几行代码即可绘制图表。

喜欢的特性

以下是一些人们会喜欢的最有用的特性。

处理数据

Pandas库使数据管理和探索变得非常快速和高效。它通过提供Series和DataFrames来实现这一点，这些数据结构不仅可以高效地表示数据，而且可以通过多种方式修改数据。 正是Pandas的优点使它成为数据科学家最喜欢的库之一。

处理缺失数据

数据经常很复杂且难以理解。但这只是开始。未经处理的数据会引起很多问题，其中一个问题是缺失数字和数据。恰当地处理所有缺失值是至关重要的，因为它们有可能污染我们的研究的最终结果。

Pandas内置了处理缺失数据的功能，其中一些功能将会帮助您完成此任务。

对齐和索引

如果我们不知道数据属于哪里或不知道它告诉我们什么，那么数据就毫无意义。因此，数据标记非常重要。另一个关键组件是组织，没有组织不能解释数据。这是两个要求：Pandas的聪明的对齐和索引方法可以正确地处理数据的组织和标记。

输入输出工具

Pandas包括许多内置工具，可帮助您读取和写入数据。为了理解您的数据，您将需要将它写入数据库，数据结构，在线服务等，并从这些源读取它。Pandas内置的工具已经使这些工作变得简单。

数据清理

数据，正如之前所说，可能非常粗糙。因此，它非常混乱，以至于在这些数据上执行任何分析都将产生灾难性的结果。因此，我们清理数据非常关键，而Pandas使其简单。它们极大地帮助清理代码，同时帮助清理数据，以便即使小白也可以理解其中的部分。结果越好，数据越干净。

支持多种文件格式

数据现在可能以如此多种不同的文件格式保存，以至于用于数据分析的库必须能够读取所有这些格式。Pandas凭借其广泛的文件格式支持在市场上占据了主导地位。Pandas可以处理JSON和CSV文件，以及Excel和HDF5文件。这是Python Pandas最吸引人的特性之一。

时间序列的多个特性

如果你是一个新手，这个特性可能现在对你来说不是很明显，但你将来会很欣赏它的。这些特性还包括频率转换和移动窗口统计数据。

数据集的合并和连接

研究数据时，我们必须不断地合并和连接多个数据集，以获得可以充分分析的最终数据集。这很重要，因为如果数据集没有正确合并或连接，结果将受到影响，这是我们不想看到的。 Pandas可以帮助我们有效地合并多种数据集，确保我们在研究数据时不会遇到任何问题。

优化性能

据说 Pandas 具有非常优化的性能，因此极其快速且适用于数据科学。 Pandas 的重要代码是用 C 或 Cython 编写的，这使得它非常响应和快速。

Python支持

该功能只是消除了Pandas的竞争对手。 Python凭借几乎不可思议的强大库数量迅速成为数据科学家中最流行的编程语言之一。

可以将 Pandas 包含在 Python 中，并提供访问其他有用的库，如 MatPlotLib 和 NumPy。

数据分组

按照你的需求将数据分离后，能够对数据进行分组是必须的。

Pandas 具有许多功能之一是 GroupBy，它允许您按照指定的标准将数据分成特定的类别。此函数将数据分成若干组，并对其应用给定的函数，然后将输出组合。

数据可视化

数据可视化是数据科学的重要方面。它使研究结果对人眼可见。 Pandas 具有内置功能，可帮助您绘制数据并查看创建的各种类型的图形。大多数人看不懂没有视觉效果的数据分析。

不受欢迎的特性

以下是许多人会喜欢的一些最有用的功能 –

3D矩阵兼容性差

这是 Pandas 最严重的缺点之一。如果您想使用二维或 2D 矩阵工作，则 Pandas 真是一大福音。但是，当涉及到 3D 矩阵时， Pandas 将不再是您的首选，您将不得不求助于 NumPy 或另一个库。

复杂语法

Pandas 作为一个 Python 模块，在语法方面可能非常繁琐。与 Python 代码相比，Pandas 代码的语法变得非常不同，人们可能难以来回切换。

陡峭的学习曲线

Pandas 的学习曲线确实很陡峭。虽然一开始使用和导航看起来很简单，但这只是冰山的一角。

随着您深入了解 pandas 框架，您可能会发现难以理解此库的工作原理。但是，如果您足够专注并且有足够的资源，您可以轻松克服这个问题。

文档不清晰

没足够的文档，学习新库就很困难。 Pandas 的文档在理解更复杂的功能方面没有太多帮助。因此，学习过程会变慢。 结论

在本文中，我们了解了大多数人喜欢 Pandas 的一些特性，以及有些人不喜欢的一些特性。