pandas强大的Python数据分析工具

熊猫：强大的Python数据分析工具

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日期：2017年12月30日版本：0.22.0

二进制安装程序： http : //pypi.python.org/pypi/pandas

源代码库： http : //github.com/pandas-dev/pandas

问题和想法： https ：//github.com/pandas-dev/pandas/issues

问答支持： http : //stackoverflow.com/questions/tagged/pandas

开发者邮件列表： http ：//groups.google.com/group/pydata

熊猫是一个Python软件包，提供快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在使“关系”或“标记”数据的工作变得简单直观。它旨在成为在Python中进行实际的，真实世界的数据分析的基本高级构件。另外，它具有更广泛的目标，即成为任何语言中最强大，最灵活的开源数据分析/操作工具。它已经很好地走向了这个目标。

熊猫非常适合许多不同类型的数据：

具有异构类型列的表格数据，如在SQL表格或Excel电子表格中
有序和无序（不一定是固定频率）的时间序列数据。
具有行列标签的任意矩阵数据（均匀类型或异类型）
任何其他形式的观测/统计数据集。数据实际上不需要标记为放置在熊猫数据结构中

大熊猫Series（1维）和DataFrame（2维）这两个主要的数据结构在金融，统计，社会科学和许多工程领域处理绝大多数的典型用例。对于R用户，DataFrame提供R所提供的一切， data.frame以及更多。熊猫建立在NumPy之上，旨在与许多其他第三方库完美地集成在科学计算环境中。

这只是大熊猫所做的一些事情：

轻松处理浮点数据中的丢失数据（以NaN表示）以及非浮点数据
大小可变性：可以从DataFrame和更高维的对象插入和删除列
自动和显式的数据对齐：对象可以显式地与一组标签对齐，或者用户可以简单的忽略标签，让Series，DataFrame等自动对齐你的数据在计算
功能强大，灵活的按组功能来执行对数据集拆分申请，联合行动，对于聚合和转换数据
可以轻松地将其他Python和NumPy数据结构中的不同索引的数据转换为DataFrame对象
基于智能标签的切片，花式索引和大型数据集的子集
直观的合并和连接数据集
数据集的灵活的重塑和旋转
坐标轴的分层标记（可能每个标记有多个标签）
强大的IO工具，用于从平面文件（CSV和分隔），Excel文件，数据库加载数据，以及从超快HDF5格式保存/加载数据
时间序列 - 特定功能：日期范围生成和频率转换，移动窗口统计，移动窗口线性回归，日期偏移和滞后等。

这些原则中的许多都是为了解决使用其他语言/科学研究环境经常遇到的缺陷。对于数据科学家来说，处理数据通常分为多个阶段：清理和清理数据，分析/建模数据，然后将分析结果组织成适合绘图或表格显示的形式。熊猫是所有这些任务的理想工具。

一些其他的说明

熊猫是快速的。许多低级算法位已经在Cython代码中进行了广泛的调整。但是，与其他任何概括一样，通常会牺牲性能。所以，如果您专注于您的应用程序的一个功能，您可能可以创建一个更快的专业工具。
熊猫是statsmodels的依赖，使其成为Python中统计计算生态系统的重要组成部分。
大熊猫已被广泛用于金融应用的生产。

注意

本文档假定您对NumPy有一般的了解。如果你还没有使用NumPy，或者根本没有使用NumPy，那么先花一些时间学习NumPy。

有关库中内容的更多详细信息，请参阅包概述。

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