Python中pandas是什么

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了解 Pandas

Pandas 是 Python 的一個數據分析包，是基于 NumPy 構建的，最初由 AQR Capital Management 于 2008 年 4 月開發，并于 2009 年底開源出來，目前由專注于 Python 數據包開發的 PyData 開發團隊繼續開發和維護，屬于 PyData 項目的一部分。

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

panel data 是經濟學中關于多維數據集的一個術語，在 Pandas 中也提供了 panel 的數據類型。

Pandas 經常和其它工具一同使用，如數值計算工具 NumPy 和 SciPy，分析庫 statsmodels 和 scikit-learn，數據可視化庫 Matplotlib 等，雖然 Pandas 采用了大量的 NumPy 編碼風格，但二者最大的不同是 Pandas 是專門為處理表格和混雜數據設計的。

而 NumPy 更適合處理統一的數值數組數據。

Pandas 是 Python 的核心數據分析支持庫，提供了快速、靈活、明確的數據結構，旨在簡單、直觀地處理關系型、標記型數據。

Pandas 的目標是成為 Python 數據分析實踐與實戰的必備高級工具，其長遠目標是成為最強大、最靈活、可以支持任何語言的開源數據分析工具。經過多年不懈的努力，Pandas 離這個目標已經越來越近了。

Pandas 適用于處理以下類型的數據：

1、與 SQL 或 Excel 表類似的，含異構列的表格數據;

2、有序和無序（非固定頻率）的時間序列數據;

3、帶行列標簽的矩陣數據，包括同構或異構型數據;

4、任意其它形式的觀測、統計數據集, 數據轉入 Pandas 數據結構時不必事先標記。

Pandas 的主要數據結構是 Series（一維數據）與 DataFrame（二維數據），這兩種數據結構足以處理- 金融、統計、社會科學、工程等領域里的大多數典型用例。

對于 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，可以與其它第三方科學計算支持庫完美集成。

Pandas 就像一把萬能瑞士軍刀，下面僅列出了它的部分優勢 ：

1、處理浮點與非浮點數據里的缺失數據，表示為 NaN；

2、大小可變：插入或刪除 DataFrame 等多維對象的列；

3、自動、顯式數據對齊：顯式地將對象與一組標簽對齊，也可以忽略標簽，在 Series、DataFrame 計算時自動與數據對齊；

4、強大、靈活的分組（group by）功能：拆分-應用-組合數據集，聚合、轉換數據；

5、把 Python 和 NumPy 數據結構里不規則、不同索引的數據輕松地轉換為 DataFrame 對象；

6、基于智能標簽，對大型數據集進行切片、花式索引、子集分解等操作；

7、直觀地合并和連接數據集；

8、靈活地重塑和旋轉數據集；

9、軸支持分層標簽（每個刻度可能有多個標簽）；

10、強大的 IO 工具，讀取平面文件（CSV 等支持分隔符的文件）、Excel 文件、數據庫等來源的數據，以及從超快 HDF5 格式保存 / 加載數據；

時間序列：支持日期范圍生成、頻率轉換、移動窗口統計、移動窗口線性回歸、日期位移等時間序列功能。

這些功能主要是為了解決其它編程語言、科研環境的痛點。處理數據一般分為幾個階段：數據整理與清洗、數據分析與建模、數據可視化與制表，Pandas 是處理數據的理想工具。

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，完全可以開發出比 Pandas 更快的專用工具。

Pandas 是 statsmodels 的依賴項，因此，Pandas 也是 Python 中統計計算生態系統的重要組成部分。

Pandas 已廣泛應用于金融領域。

Pandas 數據結構

Pandas 的主要數據結構是 Series（帶標簽的一維同構數組）與 DataFrame（帶標簽的，大小可變的二維異構表格）。

Pandas 數據結構就像是低維數據的容器。比如，DataFrame 是 Series 的容器，Series 則是標量的容器。使用這種方式，可以在容器中以字典的形式插入或刪除對象。

此外，通用 API 函數的默認操作要顧及時間序列與截面數據集的方向。

當使用 Ndarray 存儲二維或三維數據時，編寫函數要注意數據集的方向，這對用戶來說是一種負擔；如果不考慮 C 或 Fortran 中連續性對性能的影響，一般情況下，不同的軸在程序里其實沒有什么區別。

Pandas 里，軸的概念主要是為了給數據賦予更直觀的語義，即用更恰當的方式表示數據集的方向。這樣做可以讓用戶編寫數據轉換函數時，少費點腦子。

處理 DataFrame 等表格數據時，對比 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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