Python中的Pandas详解-1-简介及创建

最新推荐文章于 2025-10-21 19:42:02 发布

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#python #pandas #开发语言

Pandas是Python中的数据操纵和分析库，提供Series和DataFrame数据结构。Pandas因其灵活的数据处理能力，如标签设定、NaN值处理、数据合并等功能，在数据分析领域广泛应用。本文介绍了Pandas的基础，包括为何使用Pandas以及如何创建Pandas Series，展示了Series作为带标签的一维数据结构，可以存储不同类型的数据并方便地进行操作。

Pandas简介

在这里插入图片描述

Pandas 是 Python 中的数据操纵和分析软件包。名称“Pandas”得名自计量经济学 Panel Data（面板数据）一词。Pandas 为 Python 带来了两个新的数据结构，即 Pandas Series 和 Pandas DataFrame。借助这两个数据结构，我们能够轻松直观地处理带标签数据和关系数据。

为何要使用 Pandas？

机器学习算法能取得最近的飞速发展，部分原因就是我们可以用大量数据训练算法。但是，对于数据来说，数量并不是唯一重要的方面，数据质量也同等重要。经常大型数据库并不能直接馈送到学习算法中。很多时候，大型数据集缺失值、存在离群值、不正确的值，等等…例如，如果数据存在大量丢失值或糟糕值，机器学习算法将无法达到很好的性能。因此，机器学习的重要一步是首先检查数据，通过进行一些基本的数据分析，确保数据很适合你的训练算法。这时候，Pandas 就派上用场了。Pandas Series 和 DataFrame 专门用于快速进行数据分析和操纵，并且使用起来灵活简单。以下是使 Pandas 成为出色的数据分析软件包的几个功能：

允许为行和列设定标签可以针对时间序列数据计算滚动统计学指标轻松地处理 NaN 值能够将不同格式的数据加载到 DataFrame 中可以将不同的数据集合并到一起与 NumPy 和 Matplotlib 集成因为这些原因以及其他原因，Pandas DataFrame 已经成为 Python 中最常用的数据分析 Pandas 对象之一。