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Pandas这个名字源于panel data（面板数据，这是计量经济学中关于多维结构化数据集的一个术语），也是Python data analysis（Python数据分析）的简写。 Pandas处理以下三种数据结构：
系列（Series）。
数据帧（DataFrame）。
面板（Panel）。
这些数据结构都构建在NumPy数组之上。其中，Series为一维数组，与NumPy中的一维array类似，二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同的数据类型，包括字符串、布尔值、数字等；DataFrame是二维的表格型数据结构，其很多功能与R语言中的data.frame类似，可以将DataFrame理解为Series的容器；Panel是三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。
Pandas提供了使我们能够快速、便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数，是数据科学中重要的Python库。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。它用来操作数据和分析数据，很适合不同类型的数据，如表格、有序时间序列、无序时间序列、矩阵等。
此外，Pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如SQL）灵活的数据处理功能。它提供了复杂而精细的索引功能，以便更为便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。
资料来源：《Python机器学习》，文章链接：https://developer.aliyun.com/article/727175
2021-10-22 16:05:30赞同 展开评论 打赏
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