1、Pandas简介
Pandas 是一个强大的开源 Python 数据分析库，专为高效处理和分析结构化数据而设计。
它提供了丰富、灵活且易于使用的数据结构和函数，广泛应用于数据清洗、统计分析、建模准备、时间序列分析等任务。
1）功能亮点
| 功能类别 | 说明 |
|---|---|
| 数据读取与写入 | 支持 CSV、Excel、JSON、 SQL、Parquet 等多种数据格式 |
| 数据清洗 | 处理缺失值、重复值、异常值、 数据类型转换 |
| 数据选择与过滤 | 灵活的行列访问和切片方式 （标签、位置等） |
| 数据聚合与分组 | 如 groupby()提供强大的分组统计功能 |
| 数据重塑与合并 | 如 pivot_table()、merge()、concat() 等 |
| 时间序列处理 | 内置支持时间索引、重采样、 移动窗口计算等 |
2）名称来源与历史
“Pandas”一词来源于“Panel Data（面板数据）”和“Python Data Analysis（Python 数据分析）”，由 Wes McKinney 于 2008 年开发，为了解决金融领域数据分析中缺乏高效工具的问题，现已成为数据科学与机器学习中最常用的 Python 工具之一。
2、Pandas优点
Pandas 是一个功能强大的数据分析工具，它能够高效处理大规模数据，支持数据清洗、转换和统计分析，使原始混乱的数据变得结构清晰、可读且具有关联性。它为数据科学提供了基础支撑，帮助我们从海量数据中提取有价值的信息，广泛应用于科研、金融、机器学习等领域。
| 优点 | 说明 |
|---|---|
| 支持大数据分析 | Pandas 能够处理大量数据， 并结合统计理论进行深入分析与推理 |
| 提供数据清洗功能 | 可以轻松清理混乱、不完整的数据集， 使其变得规范、整洁且易于理解 |
| 强调数据的相关性与可读性 | 将数据转化为具有关联性的结构， 有助于发现隐藏的模式和关系 |
| 助力数据科学研究与应用 | 作为数据科学的重要工具， Pandas 支持对数据的存储、 处理与分析全过程 |
| 与其他工具兼容性强 | 可与 NumPy、Matplotlib、 Scikit-learn 等无缝配合 |
3、Pandas的作用
Pandas 是 Python 中用于数据分析和处理的核心库，具备强大的数据清洗、转换、合并、重塑能力，支持对数据进行分组统计与描述性分析，同时能有效处理缺失值和多级索引结构。它还提供丰富的时间序列功能，便于进行日期时间数据的解析、重采样和滑动窗口运算，是进行结构化数据分析和时间序列建模的重要工具。
1）汇总和计算描述统计，处理缺失数据 ，层次化索引
供丰富的描述性统计函数（如 mean()、sum()、count() 等），支持缺失数据的检测与处理（如 isna()、fillna()、dropna()），支持多级索引（层次化索引）以处理复杂数据结构
2）数据清理、转换、合并、重塑、groupby
强大的数据清洗、转换、合并、重塑能力（如 merge()、pivot()、melt()），支持分组操作（groupby()）以实现高效的聚合与变换
3）时间序列分析
内置日期和时间数据类型（如 DatetimeIndex），提供时间解析、重采样、时间对齐、窗口计算等多种时间序列工具
4、数据结构
Pandas 提供了多种强大的数据结构，用于灵活高效地处理不同维度的数据。其中，Series 是一维数据结构，类似于 NumPy 的 array，可以存储字符串、布尔值、数字等多种类型；Time-Series 是以时间为索引的特殊 Series；DataFrame 是最常用的二维表格结构，可看作是多个 Series 的组合，功能类似于 R 语言中的 data.frame；Panel 是三维数据结构，是 DataFrame 的容器；进一步还有 Panel4D 和 PanelND，分别表示四维和更高维的数据容器，适用于更复杂的数据分析场景。虽然 Panel 系列结构在新版 Pandas 中已被弃用，但它们曾为高维数据提供了强有力的支持。
| 数据结构 | 维度 | 描述说明 |
|---|---|---|
Series | 1D | 一维数组，类似于 NumPy 的 array， 可存储不同类型 （字符串、布尔值、数字等） |
TimeSeries | 1D | 以时间为索引的 Series， 常用于时间序列分析 |
DataFrame | 2D | 表格型结构，类似 R 的 data.frame， 可视为多个 Series 的集合 |
Panel | 3D | 三维数组结构， 可看作是 多个 DataFrame 的集合（已弃用） |
Panel4D | 4D | 类似 Panel 的四维容器（已弃用） |
PanelND | ND | 泛化的 N 维命名容器， 支持更高维度的数据结构（已弃用） |
5、Pandas的代码库
Pandas 的源代码托管在 GitHub 仓库（https://github.com/pandas-dev/pandas）上，这是一个开源平台，全球开发者协同合作、提交改进和修复问题，使 Pandas 保持持续更新和社区驱动的发展。GitHub 的版本控制和协作机制为 Pandas 的高质量和活跃生态提供了有力支持。