【摘要】Pandas是一个基于numpy的python数据分析包。它最初于2008年4月由AQR capital management开发，那么你知道pandas是什么吗？这可以python最重要的数据包，这些内容也许对python学习有帮助，毕竟实践出真知，所以你知道pandas是什么吗？这可以python最重要的数据包。
一、你知道pandas是什么吗——pandas的简述
Pandas是一个基于numpy的python数据分析包。它最初于2008年4月由AQR capital management开发，2009年底是开源的。目前，pydata开发团队专注于Python数据包的开发和维护，这是pydata项目的一部分。
Pandas最初是作为一种金融数据分析工具而开发的，因此它为时间序列分析提供了很好的支持。pandas的名字来自panel data和python data analysis。
面板数据是经济学中关于立方体的一个术语。面板中还提供了面板数据类型。
Pandas通常与其他工具一起使用，如数值计算工具numpy和SciPy、分析库statsmodels和scigit learn、数据可视化库Matplotlib等。虽然Pandas采用了大量numpy编码方式，它们最大的区别是pandas是专门为处理网格和混合数据而设计的。
Numpy更适合处理均匀阵列数据。
Pandas是Python的核心数据分析支持库，它提供了快速、灵活、清晰的数据结构，旨在简单直观地处理关系数据和标记数据。
Pandas的目标是成为Python数据分析实践和实践所必需的高级工具，其长期目标是成为能够支持任何语言的最强大、最灵活的开源数据分析工具。经过多年的不懈努力，大pandas离这个目标越来越近了。
二、你知道pandas是什么吗——Pandas适合处理以下类型的数据：
1、具有类似于SQL或excel表的异构列的表数据;
2、有序和无序(非固定频率)时间序列数据;
3、具有行和列标签的矩阵数据，包括同构或异构数据;
4、对于任何其他形式的观测和统计数据集，当数据转换成pandas数据结构时，不必预先标记。
pandas的主要数据结构是系列(一维数据)和数据框(二维数据)。这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域最典型的用例。
对于R语言用户，dataframe提供了更强大的数据帧更多功能。基于numpy，pandas可以与其他第三方科学计算支持库完美集成。
三、你知道pandas是什么吗——pandas的优点
pandas就像一把通用的瑞士军刀。以下是它的一些优点：
1、处理浮点和非浮点数据中丢失的数据，用Nan表示;
2、可变大小：插入或删除数据帧等多维对象的列;
3、自动和显式数据对齐：显式地将对象与一组标签对齐，或忽略标签，并在计算序列和数据帧时自动与数据对齐;
4、强大灵活的按功能分组：拆分应用合并数据集，聚合转换数据;
5、Python和numpy数据结构中索引不同的不规则数据可以很容易地转换成dataframe对象;
6、基于智能标记，对大数据集进行切片、索引和分解;
7、可视化地合并和连接数据集;
8、灵活地重塑和旋转数据集;
9、Axis支持分层标签(每个刻度可能有多个标签);
10、强大的IO工具，从平面文件(CSV和其他支持分隔符的文件)、Excel文件、数据库和其他源读取数据，并从超高速HDF5格式保存/加载数据;
时间序列：支持日期范围生成、频率转换、移动窗口统计、移动窗口线性回归、日期位移等时间序列功能。
这些功能主要是解决其他编程语言和科研环境的痛点。数据处理一般分为几个阶段：数据整理与清理、数据分析与建模、数据可视化与制表。pandas是数据处理的理想工具。
四、你知道pandas是什么吗——其他说明：
pandas跑得很快。pandas的许多底层算法都是由python优化的。但是，为了保持共性，必须牺牲一些性能。如果你专注于某项功能，你可以比pandas更快地开发特殊工具。
Pandas是statsmodels的依赖项，因此Pandas也是Python统计计算生态系统的重要组成部分。
pandas在金融领域得到了广泛的应用。
以上就是《你知道pandas是什么吗？这可以python最重要的数据包》的全部内容，Pandas是一个基于numpy的python数据分析包。它最初于2008年4月由AQR capital management开发。
