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Pandas 简介

Pandas（Panel Data 的缩写）是一个开源的 Python 数据分析和数据操作库，构建在 NumPy 的基础上，为 Python 编程语言提供了高效的数据结构，使得在数据清洗、转换、分析等方面变得非常便捷。

功能特性​

  • DataFrame 数据结构： Pandas 的核心数据结构是 DataFrame，它是一个二维表格，类似于 Excel 中的电子表格，但更强大。
  • Series 数据结构： 除了 DataFrame，Pandas 还提供了 Series，它是一维数组，可以看作是 DataFrame 的一列或一行。
  • 数据清洗与整理： Pandas 提供了丰富的数据清洗工具，包括缺失值处理、数据合并与拆分等功能。
  • 数据分组与聚合： Pandas 支持强大的分组和聚合操作，方便进行数据的统计与分析。

使用场景​

  • 数据清洗与预处理： Pandas 在数据清洗和预处理方面具有强大的功能，适用于各种数据源的整理和清洗。
  • 数据分析与探索： Pandas 提供了丰富的统计和分析工具，适用于探索性数据分析（EDA）和构建数据模型。
  • 时间序列数据处理： 对于时间序列数据，Pandas 提供了专门的工具，方便处理时间相关的操作。
  • 机器学习中的数据准备： 在机器学习项目中，Pandas 用于准备数据集，进行特征工程等操作。