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。