pandas功能描述（python中pandas有哪些功能特色）

说明

1
  
  
  
  
  
  
  、按索引匹配的广播机制             ，这里的广播机制与numpy广播机制还有很大不同
  
  
  
  
  
  
  。

2 
  
  
  
  
  
  
、便捷的数据读写操作  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 ，相比于numpy仅支持数字索引













，pandas的两种数据结构均支持标签索引
  
  
  
  
  
  
 ，包括bool索引也是支持的 
  
  
  
  
  
  
。

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、类比SQL的join和groupby功能  
  
  
  
  
  
  ，pandas可以很容易实现SQL这两个核心功能
 


 


 


 


 


 


 

，实际上
 
 
 
 
 
 
，SQL的绝大部分DQL和DML操作在pandas中都可以实现 


 


 


 


 


 


 

。

4
 
 
 
 
 
 
 、类比Excel的数据透视表功能   
   
   
   
   
   
   ，Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表
 

 

 

 

 

 

 
，这在pandas中也可轻松实现
 
 
 
 
 
 
 。

5  
   
   
   
   
   
   
、自带正则表达式的字符串向量化操作

 

 

 

 

 

 

，对pandas中的一列字符串进行通函数操作              ，而且自带正则表达式的大部分接口  
   
   
   
   
   
   
。

丰富的时间序列向量化处理接口 

 

 

 

 

 

 
。

常用的数据分析与统计功能
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 ，包括基本统计量 

 

 

 

 

 

 
、分组统计分析等

 

 

 

 

 

 

 。

集成matplotlib的常用可视化接口













，无论是series还是dataframe                    ，均支持面向对象的绘图接口             。

实例

importnumpyasnp importpandasaspd #创建一个符合正态分布的10个股票5天的涨跌幅数据 stock_change=np.random.normal(0,1,(10,5)) pd.DataFrame(stock_change) #添加行索引 stock=["股票{}".format(i)foriinrange(10)] pd.DataFrame(stock_change,index=stock) #添加列索引 date=pd.date_range(start="20200101",periods=5,freq="B") data=pd.DataFrame(stock_change,index=stock,columns=date) #属性 print(data.shape) print(data.index) print(data.columns) print(data.values) data.T#行列转置 #方法 data.head(3)#开头3行 data.tail(2)#最后2行

以上就是python中pandas功能特色的介绍 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 ，希望对大家有所帮助 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 
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