如何通过 Pandas 教程高效整理 Python 数据？
- 内容介绍
- 文章标签
- 相关推荐
本文共计2191个文字，预计阅读时间需要9分钟。
Pandas 是 Python 中用于高效处理数据的开源库，其名源于面板数据（Panel Data）。它适用于多维度数据的统计经济学分析。在 Pandas 库出现之前，Python 也能处理数据，但主要针对数据分析的功能较弱。
Pandas 是 Python 中用于高效处理数据的开源库，它的名字其实取自 Panel Data（面板数据），即多维数据的计量经济学。 在 Pandas 库出现以前，Python 也能用来处理数据，但其中对数据分析的支持相当有限。因此，Pandas 的出现弥补了原生 Python 的不足，促进了 Python 语言在装载、操作、准备、建模和分析数据上的能力。 由于 Pandas 建立于 NumPy 库之上，如果此前没有 NumPy 相关的基础知识，也欢迎先看看之前写过的 NumPy 教程文章： Numpy 实景教程与练习
为什么使用 Pandas 处理数据？
Pandas 之所以广泛应用于数据处理，是因为它的数据框架（DataFrame）和系列比其他的模块或框架拥有更具有可视性。Pandas 简明清晰的应用程序接口（API）也能让程序员更专注于代码的核心部分，使代码和数据都更简洁。
如何安装 Pandas？
使用 Pandas 进行编程首先需要在 Python 编辑器或 Python IDE 安装相应的模块。以教程中使用的 Lightly 为例，只需要在代码中直接写入 import pandas as pd，就可以通过 QuickFix 就可以一键安装。由于 Pandas 库经常需要运用 Numpy 相关的函数，引用 Pandas 的同时也可以一起通过 import numpy as np 引用 Numpy，更加方便。
本文共计2191个文字，预计阅读时间需要9分钟。
Pandas 是 Python 中用于高效处理数据的开源库，其名源于面板数据（Panel Data）。它适用于多维度数据的统计经济学分析。在 Pandas 库出现之前，Python 也能处理数据，但主要针对数据分析的功能较弱。
Pandas 是 Python 中用于高效处理数据的开源库，它的名字其实取自 Panel Data（面板数据），即多维数据的计量经济学。 在 Pandas 库出现以前，Python 也能用来处理数据，但其中对数据分析的支持相当有限。因此，Pandas 的出现弥补了原生 Python 的不足，促进了 Python 语言在装载、操作、准备、建模和分析数据上的能力。 由于 Pandas 建立于 NumPy 库之上，如果此前没有 NumPy 相关的基础知识，也欢迎先看看之前写过的 NumPy 教程文章： Numpy 实景教程与练习
为什么使用 Pandas 处理数据？
Pandas 之所以广泛应用于数据处理，是因为它的数据框架（DataFrame）和系列比其他的模块或框架拥有更具有可视性。Pandas 简明清晰的应用程序接口（API）也能让程序员更专注于代码的核心部分，使代码和数据都更简洁。
如何安装 Pandas？
使用 Pandas 进行编程首先需要在 Python 编辑器或 Python IDE 安装相应的模块。以教程中使用的 Lightly 为例，只需要在代码中直接写入 import pandas as pd，就可以通过 QuickFix 就可以一键安装。由于 Pandas 库经常需要运用 Numpy 相关的函数，引用 Pandas 的同时也可以一起通过 import numpy as np 引用 Numpy，更加方便。