Pandas是什么

 
Pandas 是一个开源的第三方 Python 库,从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来,享有数据分析“三剑客之一”的盛名(NumPy、Matplotlib、Pandas)。Pandas 已经成为 Python 数据分析的必备高级工具,它的目标是成为强大、灵活、可以支持任何编程语言的数据分析工具。

pandas教程
图1:Pandas Logo

Pandas 这个名字来源于面板数据(Panel Data)与数据分析(data analysis)这两个名词的组合。在经济学中,Panel Data 是一个关于多维数据集的术语。Pandas 最初被应用于金融量化交易领域,现在它的应用领域更加广泛,涵盖了农业、工业、交通等许多行业。

Pandas 最初由 Wes McKinney(韦斯·麦金尼)于 2008 年开发,并于 2009 年实现开源。目前,Pandas 由 PyData 团队进行日常的开发和维护工作。在 2020 年 12 月,PyData 团队公布了最新的 Pandas 1.20 版本 。

在 Pandas 没有出现之前,Python 在数据分析任务中主要承担着数据采集和数据预处理的工作,但是这对数据分析的支持十分有限,并不能突出 Python 简单、易上手的特点。Pandas 的出现使得 Python 做数据分析的能力得到了大幅度提升,它主要实现了数据分析的五个重要环节:
  • 加载数据
  • 整理数据
  • 操作数据
  • 构建数据模型
  • 分析数据

Pandas主要特点

Pandas 主要包括以下几个特点:
  • 它提供了一个简单、高效、带有默认标签(也可以自定义标签)的 DataFrame 对象。
  • 能够快速得从不同格式的文件中加载数据(比如 Excel、CSV 、SQL文件),然后将其转换为可处理的对象;
  • 能够按数据的行、列标签进行分组,并对分组后的对象执行聚合和转换操作;
  • 能够很方便地实现数据归一化操作和缺失值处理;
  • 能够很方便地对 DataFrame 的数据列进行增加、修改或者删除的操作;
  • 能够处理不同格式的数据集,比如矩阵数据、异构数据表、时间序列等;
  • 提供了多种处理数据集的方式,比如构建子集、切片、过滤、分组以及重新排序等。

上述知识点将在后续学习中为大家一一讲解。

Pandas主要优势

与其它语言的数据分析包相比,Pandas 具有以下优势:
  • Pandas 的 DataFrame 和 Series 构建了适用于数据分析的存储结构;
  • Pandas 简洁的 API 能够让你专注于代码的核心层面;
  • Pandas 实现了与其他库的集成,比如 Scipy、scikit-learn 和 Matplotlib;
  • Pandas 官方网站(点击访问)提供了完善资料支持,及其良好的社区环境。

Pandas内置数据结构


我们知道,构建和处理二维、多维数组是一项繁琐的任务。Pandas 为解决这一问题, 在 ndarray 数组(NumPy 中的数组)的基础上构建出了两种不同的数据结构,分别是 Series(一维数据结构)DataFrame(二维数据结构):
  • Series 是带标签的一维数组,这里的标签可以理解为索引,但这个索引并不局限于整数,它也可以是字符类型,比如 a、b、c 等;
  • DataFrame 是一种表格型数据结构,它既有行标签,又有列标签。

下面对上述数据结构做简单地的说明:

数据结构 维度 说明
Series 1 该结构能够存储各种数据类型,比如字符数、整数、浮点数、Python 对象等,Series 用 name 和 index 属性来描述
数据值。Series 是一维数据结构,因此其维数不可以改变。 
DataFrame 2 DataFrame 是一种二维表格型数据的结构,既有行索引,也有列索引。行索引是 index,列索引是 columns。
在创建该结构时,可以指定相应的索引值。

由于上述数据结构的存在,使得处理多维数组数任务变的简单。在《Pandas Series入门教程》和《Pandas DataFrame入门教程(图解)》两节中,我们会对上述数据结构做详细讲解。

注意,在 Pandas 0.25 版本后,Pamdas 废弃了 Panel 数据结构,如果感兴趣可阅读《Pandas Panel三维数据结构》一节。

关注公众号「站长严长生」,在手机上阅读所有教程,随时随地都能学习。本公众号由站长亲自运营,长期更新,坚持原创,专注于分享创业故事+学习历程+工作记录+生活日常+编程资料。

公众号二维码
微信扫码关注公众号