你喜欢或不喜欢 Python 中 Pandas 的哪些功能？

爱被打了一巴掌 2024-03-29 16:18 17阅读 0赞

在本文中，我们将看看人们喜欢和不喜欢的Pandas的一些功能

#### Pandas ####

Pandas是一个Python数据分析库。Wes McKinney 于 2008 年创立了 pandas，出于对强大且多功能的定量分析工具的需求，它已发展成为最常用的 Python 库之一。它有一个非常活跃的贡献者社区。

Pandas建立在两个基本的Python库的基础上：用于数据可视化的matplotlib和用于数学计算的NumPy。Pandas 充当这些库的包装器，允许您使用更少的代码行来访问各种 matplotlib 和 NumPy 方法。例如，Pandas'.plot（）将许多matplotlib方法集成到一个方法中，允许您只用几行绘制图表。

### 喜欢的功能 ###

以下是许多人会喜欢的一些最有用的功能-

#### 数据处理 ####

Pandas 图书馆使数据管理和探索变得非常快速和高效。它通过为我们提供系列和数据帧来实现这一点，这使我们能够不仅有效地表示数据，还可以以多种方式对其进行修改。Pandas的品质正是使它成为数据科学家如此有吸引力的图书馆的原因。

#### 丢失数据的处理 ####

数据通常很复杂且难以理解。但这仅仅是个开始。未处理的数据形式会导致许多问题，其中之一是缺少数字和数据。适当处理所有缺失值至关重要，因为它们有可能污染我们研究的最终结果。

Pandas在其库中内置了缺少数据处理功能，它的一些功能将帮助您解决此问题。

#### 对齐和索引 ####

如果我们不知道数据属于哪里或它告诉我们什么，那么它就毫无意义。因此，数据标记非常重要。另一个关键组成部分是组织，没有组织就无法解释数据。这是两个要求：Pandas的巧妙对齐和索引方法可以正确处理数据组织和标记。

#### 输入和输出工具 ####

Panda 包含广泛的内置工具，可帮助您读取和写入数据。要了解您的数据，您需要将其写入数据库、数据结构、在线服务等，并从这些来源读取数据。熊猫的内置工具使这些工作变得简单。

#### 清理数据 ####

如前所述，数据可能非常粗糙。因此，它非常混乱，以至于对此类数据执行任何分析都会产生灾难性的结果。因此，清理数据至关重要，而 Pandas 让这变得简单。它们不仅极大地帮助清理代码，还有助于清理数据，以便即使是外行也可以解释其中的各个部分。结果越好，数据越干净。

#### 支持多种文件格式 ####

现在可以找到许多不同的文件格式，因此用于数据分析的库可以读取所有格式至关重要。熊猫因其广泛的文件格式支持而主导着这个市场。Pandas 可以处理 JSON 和 CSV 文件，以及 Excel 和 HDF5。这是Python Pandas最诱人的特征之一。

#### 时间序列的多种功能 ####

如果您是新手，此功能现在可能对您来说并不完全有意义，但您将来会欣赏它。这些功能还包括频率转换和移动窗口统计信息

#### 数据集的合并和连接 ####

在研究数据时，我们必须不断合并和连接多个数据集，以获得可以充分分析的最终数据集。这很重要，因为如果数据集没有正确合并或链接，结果就会受到影响，这是我们不希望看到的。Pandascan帮助我们以非凡的效率合并不同的数据集，确保我们在研究数据时不会遇到任何问题。

#### 优化的性能 ####

据说Pandas具有极其优化的性能，使其速度极快，适用于数据科学。Pandas的关键代码是用C或Cython编写的，这使得它非常灵敏和快速。

#### Python支持 ####

这个功能只是消灭了熊猫的对手。Python拥有几乎令人难以置信的强大库，已迅速成为数据科学家中最受欢迎的编程语言之一。

Pandas可以包含在Python中，并提供对其他有用库的访问，如MatPlotLib和NumPy。

#### 数据分组 ####

有必要能够根据您的要求在分离数据后对数据进行分组。

Panda 具有许多功能，其中之一是 GroupBy，它允许您根据指定的条件将数据划分为特定类别。此函数划分数据并对其应用给定函数。然后，它合并了结果。

#### 数据可视化 ####

数据可视化是数据科学的一个重要方面。这就是使研究的结果对人眼可见的原因。Panda 具有内置功能，可帮助您绘制数据和查看创建的各种类型的图表。如果没有视觉效果，大多数人将无法理解数据分析。

### 不喜欢的功能 ###

以下是许多人会喜欢的一些最有用的功能-

#### 与 3D 矩阵的兼容性差 ####

这是Pandas最严重的缺点之一。如果你想使用二维或二维矩阵，熊猫是天赐之物。但是，当涉及到3D矩阵时，Pandas将不再是您的首选，您将不得不求助于NumPy或其他库。

#### 复杂语法 ####

Pandas作为一个Python模块，在语法方面可能非常乏味。当将Pandas代码与Python代码进行比较时，语法变得非常不同，人们可能难以来回切换。

#### 陡峭的学习曲线 ####

Pandas的学习曲线真的很陡峭。虽然一开始看起来使用和导航很简单，但这只是冰山的顶部。

当您深入研究 pandas 框架时，您可能会发现很难理解该库的工作原理。但是，如果您有足够的奉献精神和足够的资源，则可以轻松克服此问题。

#### 文档质量差 ####

没有足够的文档很难学习新库。Pandas 文档对理解图书馆更困难的功能没有多大帮助。结果，学习过程变慢了。

#### 结论 ####

在这篇文章中，我们了解了大多数人喜欢的大熊猫的一些特征，以及人们不喜欢的大熊猫的一些特征。

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