Pandas 简介

Pandas 简介，Pandas是一个开放源码的Python库，它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

Python Pandas的官方网站是： https://pandas.pydata.org/
打开后如图所示：

Pandas 介绍

Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。

Pandas用于广泛的领域，包括金融，经济，统计，分析等学术和商业领域。在本教程中，我们将学习Python Pandas的各种功能以及如何在实践中使用它们。

Pandas 主要特点

• 快速高效的DataFrame对象，具有默认和自定义的索引。
• 将数据从不同文件格式加载到内存中的数据对象的工具。
• 丢失数据的数据对齐和综合处理。
• 重组和摆动日期集。
• 基于标签的切片，索引和大数据集的子集。
• 可以删除或插入来自数据结构的列。
• 按数据分组进行聚合和转换。
• 高性能合并和数据加入。
• 时间序列功能。

Pandas 数据结构

• Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似，二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等。
• Time-Series：以时间为索引的Series。
• DataFrame：二维的表格型数据结构，很多功能与R中的data.frame类似，可以将DataFrame理解为Series的容器。
• Panel ：三维数组，可以理解为DataFrame的容器。

现在就开始pandas的学习之旅吧!