Pandas 介绍，有点

本文主要是介绍Pandas 介绍，有点，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

 

pandas处理数据的优点：（集合操作，提升效率）

Pandas底层封装的是Numpy， 要想成数量级的提升Pandas的效率，应该直接从底层解决对ndarray的处理算法

在数据量大的时候，应尽量避免对df.loc ，df.iloc类定位函数的调用

Pandas适合处理多种类型的数据：（读取多种类型、格式的数据集，加载灵活）

1. 具有不同数据类型列的表格数据，如SQL表或Excel电子表

2. 有序或无序（不固定频率）的时间序列数据

3. 带有行和列标签的任意矩阵数据

4. 任何其他形式的观测/统计数据集

5. Pandas主要包含三种数据结构，可以处理多维数据：分别是Series(一维)，DataFrame(二维)，Panel(三维)

6. 可以轻易的处理浮点及非浮点数据类型的缺失值(NaN)

7. 大小可变：DataFrame和Panel都可以删除或插入列

8. 灵活强大的分组功能，可对数据集进行拆分组合操作

9. 方便的将其他Python和NumPy数据结构中不同类索引的数据转换为DataFrame对象

10. 基于智能标签的切片，花式索引，轻易从大数据集中取出子集

11. 直观的合并，连接数据集

12. 轻易的重新定义数据集形状和转置

13. 轴(axes)的分层标签（使每个元组有多个标签成为可能）

这篇关于Pandas 介绍，有点的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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