pandas库介绍

最新推荐文章于 2025-06-30 20:27:01 发布
最新推荐文章于 2025-06-30 20:27:01 发布
阅读量1.5w 收藏 22
点赞数 4
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 11 Python/DL/ML
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pengchengliu/article/details/88050252
Pandas是一款基于NumPy的开源Python库，适用于快速数据处理、清洗和分析。它能够处理来自多种源的数据，如Excel、CSV、SQL及网页数据，并与Numpy、matplotlib等工具配合使用，提供了一维Series和多维DataFrame两种核心数据结构。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

 

 

1.Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。

2. Pandas能很好地处理来自各种不同来源的数据，比如 Excel 表格、CSV 文件、SQL 数据库，甚至还能处理存储在网页上的数据。

3. Pandas基于Numpy，常常与Numpy、matplotlib一起使用。

 

4. Pandas库的两个主要数据结构：

    Series：一维

    DataFrame：多维

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

【Python】Pandas库的介绍及用法
qq_53871375的博客
02-27 4088
以上代码中，“Column_Name”代表你要操作的具体列名，“Column1”，“Column2”，"Column3" 代表相应的列名，“Common_Column_Name”代表两个DataFrame的公共列名。Pandas是Python的一个开源数据分析处理库。这只是Pandas库大量方法中的一部分，实际上Pandas还附带许多其他有用的功能和方法，能够满足各种数据处理和分析的需求。以上就是Pandas库的一些基本介绍及使用，实际使用中，Pandas的功能非常丰富，可以应对各种各样的数据操作需求。
python获取对象唯一索引的函数_Python数据分析之Pandas库（笔记）
weixin_39801356的博客
12-15 519
Pandas数据结构pandas有两个基本的数据结构：Series和DataFrame。1.1 创建Series数据需要引入pandas模块：import pandas as pd需要引入Series和DataFrame： from pandas import Series,DataFrameSeries数据：索引在左，值在右Series有values和index属性，可返还值数据的数据形式和索...
【Python】Pandas库
最新发布
宅男很神经
06-30 779
在Pandas出现之前，Python处理表格型或异构数据（即混合了不同数据类型的列数据）的体验远不如R语言等专业统计分析工具。Python更多依赖于NumPy处理同构的数值数组，对于带有标签、缺失值、混合类型等真实世界数据，往往需要编写大量繁琐的代码进行数据清洗、对齐和聚合。这种效率瓶颈，尤其在面对日益增长的数据量和复杂度时，显得尤为突出。Pandas的诞生，正是为了解决以下核心痛点：Pandas由AQR Capital Management的Wes McKinney在2008年开始开发，最初是为了满足其在
Pandas库
老肥码码码
01-27 1178
Pandas是Python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具,Pandas基于NumPy实现，常与NumPy和Matplotlib一同使用 import pandas as pd 两个数据类型：Series, DataFrame 基于上述数据类型的各类操作:基本操作、运算操作、特征类操作、关联类操作   Series类型 Series类型由一组数据及与之相关的数据索引组成 ...
Pandas是用于数据操作和分析的强大库
book_dw5189的博客
06-17 4396
Pandas是用于数据操作和分析的强大库
Python数据分析与处理---Pandas库介绍
VN520的博客
02-20 9949
Pandas是数据分析三大剑客之一，是Python的核心数据分析库，它提供了快速、灵活、明确的数据结构，能够简单、直观、快速地处理各种类型的数据，具体介绍如下所示Pandas能够处理以下类型的数据：1.与SQL或Excel表类似的数据2.有序和无序（非固定频率）的时间序列数据3.带行、列标签的矩阵数据4.任意其他形式的观测、统计数据集。
Pandas库的介绍
2201_75875108的博客
06-07 1958
Pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的，Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的功能。Pandas与出色的Jupyter工具包和其他库结合，Python中用于进行数据分析的环境在性能，生产率和协作能力方面都是卓越的。Pandas的主要数据结构是Series（一维数据）与DantFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数案例。处理数据一般分为几个阶段。
Python_AI库 Pandas库介绍
noah__zhao的博客
04-27 975
无论我们的程序是否属于AI程序，pandas都是在工作中最常用到的库之一，在日常应用环境中扮演十分重要的角色，也是这个系列文章的一个重点。事实上，至少在我的工作中，pandas的使用频率要高于numpy，Pandas也确实能够胜任numpy的大部分工作，只是在处理纯数值类型且对效率要求较高的情况下会优选Numpy。Pandas的DataFrame和Series数据结构底层是基于NumPy的ndarray实现的，因此Pandas能够继承NumPy的高效性能。在机器学习的项目中，特征工程是一个关键步骤。
python的pandas库
2403_83147124的博客
04-27 2514
Pandas是一个开源的第三方Python库，它从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。Pandas已经成为Python数据分析的必备高级工具，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。
深入理解Python数据分析利器——Pandas库详解（一）
小高~的博客
08-23 5567
Pandas是Python中专为数据操作和分析设计的开源库，提供了高性能的数据结构和丰富的数据操作工具。Pandas的主要目标是成为数据分析领域的高级工具，解决多种数据格式的处理需求。无论是表格数据（如SQL表或Excel表），还是多维数组、时间序列数据，Pandas都能轻松应对。Series：一维数组，包含数据和对应的索引。DataFrame：二维表格数据结构，既有行索引也有列索引，类似于电子表格或SQL表格。接下来，我们将通过具体代码示例详细介绍如何使用这两个数据结构以及Pandas的常见功能。
10.24Python_pandas_基础
gs1we1的博客
10-24 567
一、基础 1、概述 Pandas 是一个开源的第三方 Python 库，从 Numpy 和 Matplotlib 的基础上构建而来 Pandas 名字衍生自术语 “panel data”（面板数据）和 “Python data analysis”（Python 数据分析） 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 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析 Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的
Pandas库详细介绍
小仙女的博客
08-23 1107
Pandas 是 Python 中一个强大的数据处理和分析库，它提供了快速、灵活的数据结构和数据分析工具，广泛应用于数据科学、数据分析、金融建模等领域。以下是 Pandas 库的一些主要功能和用法介绍。
Python中的pandas库简介及其使用
热门推荐
搞点學術的研究生
04-04 10万+
pandas模块 pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。 Pandas中常见的数据结构有两种： Series DateFrame 类似一维数组的对象， 类似多维数组/表格数组；每列数据可以是不同的类型；索引包括列索引和行索引。 Series 构建Series：ser_o...
python中pandas库的作用_python之pandas库详解
weixin_39835158的博客
01-14 5671
pandas 是一个 Python Data Analysis Library.在使用前 import pandas as pd一.创建对象(产生数据)pandas 中有三种基本结构：Series：1D labeled homogeneously-typed arrayDataFrame：General 2D labeled, size-mutable tabular structure with...
Python-Pandas 库的详细介绍
wanglaqqqq的博客
03-17 935
Pandas 是 Python 生态中用于数据操作和分析的核心库，基于 NumPy 构建，提供高效的数据结构和工具，支持从数据清洗到复杂分析的完整流程。其名称来源于“面板数据”（Panel Data）和“Python数据分析”的结合。
python pandas库作用_python pandas库常用功能与函数介绍（持续更新中）
weixin_40001805的博客
12-04 1237
猫老师今天上课时正好讲到了pandas包的使用，于是想作为教材的补充，来进行一下知识点的重组，请有空的同学们去上机实验。一、常用功能及函数简介导入相关的包一般我们需要做如下导入，numpy和pandas一般需要联合使用：import pandas as pdimport numpy as np本文采用如下缩写：df：Pandas DataFrame对象s： Pandas Series对象数据导入...
pandas库详解
c66667的博客
02-20 2283
pandas是Python中一个流行的数据分析库，提供了大量的数据处理、清洗、分析和可视化的函数和工具。read_csv()to_csv()to_excel()head()tail()sample()loc()iloc()at()iat()drop()fillna()replace()describe()mean()std()merge()concat()groupby()plot()hist()scatter()以下是一个例子：先创建一个数据集用于演示。
Python - pandas库的使用
seek0226的博客
08-23 601
Python - pandas库的使用pandas简介关于关于关于 pandas简介 关于 关于 关于
Python基础——Pandas库超详细介绍+实例分析+附代码
qq_42871249的博客
03-06 4032
1、创建对象 导入 import pandas as pd import numpy as np 创建Series Series = pd.Series(['a',3,np.nan,np.nan,6,0]) Series 创建一个时间索引dates dates = pd.date_range('2013-01-01',periods = 7) dates 创建DataFrame df =...
python的pandas库介绍
08-16
Pandas是一个Python的核心数据分析库，它提供了快速、灵活、明确的数据结构，能够简单、直观、快速地处理各种类型的数据。Pandas名字来源于术语"panel data"（面板数据）和"Python data analysis"（Python数据分析）。Pandas提供了两个主要的数据结构类，分别是Series（一维）和DataFrame（二维）。它们可以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型案例。Pandas是基于NumPy开发的，可以与其他第三方科学计算库完美集成。总的来说，Pandas是一个功能强大且易于使用的数据分析工具，被广泛应用于各种数据处理和分析任务中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [【pandas 类库】](https://blog.youkuaiyun.com/zhurrm/article/details/121575808)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [Python数据分析与处理---Pandas库介绍](https://blog.youkuaiyun.com/VN520/article/details/129120364)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值