pandas: powerful Python data analysis toolkit - 1.1.0

• 语言: 英语
• 格式: .pdf
• 来源: pandas.pydata.org

摘要

文档阐述了pandas作为Python数据分析工具包的功能和特点。pandas提供了丰富的数据处理功能，包括文本数据清洗、数据合并、时间序列分析和统计分析等。文档详细介绍了pandas的安装方法，推荐使用Anaconda进行安装，并支持多种Python版本。同时，文档还涵盖了pandas的版本更新信息，如1.0.0和1.1.0版本的新功能和改进。pandas支持多种文件格式的数据导入和导出，提供了高效的数据操作和分析方法。

AI总结

《pandas: powerful Python data analysis toolkit - 1.1.0》摘要：

1. **概述**：
- **pandas** 是一个功能强大的 Python 数据分析工具，适用于处理结构化数据（如表格数据、时间序列数据等），提供了丰富的数据操作和分析功能。
- 适合需要清洗、转换、分析和整合数据的场景。

2. **安装**：
- **推荐安装方式**：通过 Anaconda（跨平台）或 Miniconda，包含 NumPy、SciPy 等数据分析工具链。
- 也可通过 PyPI 使用 `pip install pandas` 进行安装。
- 支持 Python 3.6.1 及以上版本。

3. **核心功能**：
- **数据操作**：支持筛选、切片、聚合、分组、合并、连接等操作，提供 `DataFrame` 和 `Series` 两种核心数据结构。
- **数据清洗与转换**：提供丰富的文本处理功能和数据转换工具（如 `melt` 和 `pivot`）。

4. **时间序列处理**：
- 提供了强大的时间序列分析工具，支持日期、时间和时间索引数据的操作。

5. **教程与学习资源**：
- 提供多种学习资源，包括“10 Minutes to pandas”快速入门教程、pandas 作弊表和社区贡献的教程。

6. **版本更新**：
- **版本 1.0.0**：引入了语义化版本控制策略，移除了之前版本中已弃用的功能，并新增了性能优化和新特性。
- **版本 0.16.1**：增强了功能，包括支持 `CategoricalIndex`、改进的合并与连接文档、新增 `sample` 方法等。

7. **开发与贡献**：
- 支持社区贡献，提供了详细的开发指南，包括代码规范、环境搭建和文档贡献方法。

总结：pandas 是一个功能强大且易用的数据分析工具，适合处理和分析结构化数据，支持多种数据操作和分析场景，并提供了丰富的学习资源和社区支持。