数据分析工具pandas简介

最新推荐文章于 2024-07-04 15:41:36 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/alexzhang92/p/9792769.html
Pandas是一款基于NumPy的Python库，为数据分析提供了一套高效的数据结构和数据操作工具。它不仅支持高性能的矩阵运算，还提供了大量用于快速处理数据的函数和方法，适用于数据挖掘和数据分析，同时具备数据清洗功能。

什么是Pandas?

Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析（data analysis）。

Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了 高级数据结构 和 数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

  • 一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集

  • 基础是NumPy，提供了高性能矩阵的运算

  • 提供了大量能够快速便捷地处理数据的函数和方法

  • 应用于数据挖掘，数据分析

  • 提供数据清洗功能

http://pandas.pydata.org

转载于:https://www.cnblogs.com/alexzhang92/p/9792769.html

Python数据处理046：数据分析工具Pandas
若北辰
02-23 878
Pandas中有两个主要的数据结构：Series和DataFrame。 - Series，一维的数据结构 - DataFrame，二维的，表格型的数据结构
3.数据分析工具Pandas
WWW_YIJ的博客
03-06 207
一.Pandas数据结构分析 1.Series类对象的构造(主要由一组数据和与之相关的索引构成） class pandas.Series(data=None,index=None,dtype=None,name=None,copy=False,fastpath=False) data---传入的数据 index---索引 (1)通过传入列表创建Series类对象 //创建Series类对象 ser_obj=pd.Series([1,2,3,4,5]) //创建Series类对象，并指定索引
数据分析工具Pandas
Devilunlock的博客
03-06 1866
系列文章目录 1.Pandas的数据结构分析 2 .Pandas索引操作及高级索引 3.算术运算与数据对齐 4.数据排序 5.统计计算与描述 6.层次化索引 7.读写数据操作 文章内容 1.Pandas的数据结构分析 Series：一维的数据结构。能够保存任何类型的数据，主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。 class pandas.Series（data = None，index = None，dtype = None， name = None，copy = False，f..
python数据文件处理库-pandas
weixin_46429290的博客
06-06 2412
pandas 是一个 Python提供的快速、灵活的数据结构处理包，让“关系型”或“标记型”数据的交互既简单又直观。
数据分析工具pandas
aikunjiao3421的博客
10-11 266
数据分析工具pandas一、什么是Pandas 1.Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集 2.基础是Numpy,提供了高性能的矩阵运算 3.应用，数据挖掘，数据分析。如学生成绩分析、股票数据分析等 4.提供数据清洗等功能二、pamdas的数据结构 [第一种数据结构]1.Series 类似于一维数组的对象 通过list构建Series ser_obj=pd.Series(...
python 数据分析–数据处理工具Pandas（1）
12-21
文本文件的读取在Python中，Pandas模块提供了强大的数据导入功能，可以从各种...对于数据分析师而言，掌握Pandas的使用是提高效率的关键。通过深入学习Pandas，你可以更好地理解和探索数据，从而进行更有效的数据分析。
第三讲-数据分析工具Pandas
02-03
在本节"第三讲-数据分析工具Pandas"的视频教程中，我们将深入探讨Python编程语言中的一个核心库——Pandas，它是数据科学家和分析师在处理数据时不可或缺的工具。Pandas提供了一种高效且易用的数据结构，如DataFrame...
数据分析工具Pandas总结
m0_65332164的博客
03-06 1724
数据分析工具Pandas总结
python进阶教程---结构化数据分析工具Pandas
最新发布
东方佑
07-04 1009
Pandas 的名字来源于“Panel Data”和“Python Data Analysis”的缩写，其设计目的是为金融和时间序列分析提供支持，但它的应用范围远不止这些。DataFrame 是一个二维的表格型数据结构，它包含有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。这两种数据结构是 Pandas 库的核心，几乎所有的操作都是围绕这两种数据结构展开的。DataFrame 的列可以是不同的数据类型，并且可以进行各种操作，如选择、删除、添加列等。是一个可选的索引标签列表，用于标识每个数据点。
Python数据处理第3章 数据分析工具Pandas.pptx
06-14
Python数据处理第3章 数据分析工具Pandas.pptx
pandas模块的常用
06-08
压缩包中主要有5个文档，主要介绍pandas的数据结构、结冰功能、pandas的汇总和统计描述、处理缺失值和pandas的层次化索引。有兴趣的小伙伴可以下载！！！！
pandas数据分析工具
weixin_45228198的博客
03-06 369
pandas说明pandas 核心数据结构Series 说明 pandas : python data analysis lib 基于numpy 的数据分析工具，可以高效的操作大型结构化结构化结构化的数据 pandas 核心数据结构 数据结构：数据在计算机中的存储、组织方式 Series: 一维数组 DataFrame：二维数组 Series import pandas as pd #通过一维数组创建 s = pd.Series([2,3,1,5],index=["a","b","c","d"]) #通过
[三] 2 数据分析工具：Pandas -- 数据结构
yaocong1993的博客
12-11 504
Pandas是Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas基于NumPy开发，可以与其它第三方科学计算支持库完美集成。 Pandas的主要数据结构是Series（一维数据）与DataFrame（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典型用例。Pandas可直接读取数据并做处理，高效简单；兼容各种数据库；支持各种分析算法。 import numpy as np import pandas as p
数据分析---数据处理工具pandas（一）
渐渐的忘记，赶不上明天（读研ing，2024年毕业）
07-25 600
文章目录数据分析---工具：pandas一、数据结构Series1.Series简介2.Series的建立 数据分析—工具：pandas 一、数据结构Series 1.Series简介 # Series 是带有标签的【一维】数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）,轴标签统称为索引 import numpy as np import pandas as pd s...
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转载：：https://blog.youkuaiyun.com/liufang0001/article/details/77856255
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