熊猫Python教程

Python Pandas被定义为一个开源库，用Python提供高性能的数据操作。本教程专为初学者和专业人士设计。

它用于Python中的数据分析，由韦斯·麦金尼在2008年。我们的教程提供了Python Pandas的所有基本和高级概念，如Numpy，数据操作和时间序列

Python熊猫的介绍

Pandas被定义为一个用Python提供高性能数据操作的开源库。熊猫的名字来源于这个词面板数据,这意味着来自多维数据的计量经济学．它用于Python中的数据分析，由韦斯·麦金尼在2008．

数据分析需要大量的处理，例如重组、清洁或合并等。有不同的工具可用于快速数据处理，例如Numpy、Scipy Cython,熊猫．但我们更喜欢Pandas，因为与其他工具相比，使用Pandas工作更快、更简单、更有表现力。

熊猫是建在上面的Numpy包,意味着Numpy是操作熊猫号所需的。

在Pandas之前，Python能够进行数据准备，但它只提供了有限的数据分析支持。因此，Pandas的出现增强了数据分析的能力。它可以执行处理和分析数据所需的五个重要步骤，而不考虑数据的来源，即:装载、操作、准备、建模和分析．

大熊猫的主要特征

• 它有一个快速有效的DataFrame对象，具有默认的和自定义的索引。
• 用于数据集的重塑和旋转。
• 按数据分组以进行聚合和转换。
• 它用于数据对齐和缺失数据的集成。
• 提供时间序列功能。
• 处理各种格式的数据集，如矩阵数据，表格异构，时间序列。
• 处理数据集的多种操作，如子集、切片、过滤、分组by、重新排序和重新整形。
• 它与SciPy和scikit-learn等其他库集成。
• 提供快速的性能，如果您想加速它，甚至可以使用Cython．

熊猫的好处

熊猫使用其他语言的好处如下:

• 数据表示:它通过其DataFrame和Series以适合数据分析的形式表示数据。
• 清晰的代码:Pandas清晰的API允许您专注于代码的核心部分。因此，它为用户提供了清晰而简洁的代码。

Python Pandas数据结构

Pandas为处理数据提供了两个数据结构，即系列而且DataFrame，讨论如下:

1)系列

它被定义为能够存储各种数据类型的一维数组。系列的行标签称为指数．我们可以使用“series”方法轻松地将列表、元组和字典转换为序列。“系列”不能包含多列。它有一个参数:

数据:它可以是任何列表、字典或标量值。

从数组创建系列:

在创建Series之前，首先，我们必须导入numpy模块，然后在程序中使用array()函数。

输出

0 P 1 a 2 n 3 d 4 a 5 s dtype:对象

解释:在这段代码中，我们首先导入了熊猫而且numpy图书馆的pd而且np别名。然后，我们取一个名为“info”的变量，它由一些值的数组组成。我们称之为信息变量通过一个系列方法并在“一个”变量。该系列通过调用print ()方法。

Python熊猫DataFrame

它是一种广泛使用的pandas数据结构，与带标记轴(行和列)的二维数组一起工作。DataFrame被定义为一种存储数据的标准方法，它有两种不同的索引，即行索引和列索引。它由以下属性组成:

• 列可以是异构类型，如int、bool等。
• 它可以被看作是一个Series结构的字典，其中行和列都被索引。如果是列，则表示为“columns”，如果是行，则表示为“index”。

使用List创建一个数据帧:

我们可以很容易地在Pandas中使用list创建一个DataFrame。

输出

0 0 Python 1熊猫

解释:在这段代码中，我们定义了一个名为“x”的变量，它由字符串值组成。在一个列表上调用DataFrame构造函数来打印值。

先决条件

在学习Python Pandas之前，您应该对计算机编程术语和任何一种编程语言有基本的了解。

观众

我们的Python熊猫教程旨在帮助初学者和专业人士。

问题

我们保证您在本Python Pandas教程中不会发现任何问题。但如果有任何错误，请将问题贴在联系表格上。