pandas: powerful Python data analysis toolkit - 1.2.0

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

摘要

文档介绍了pandas库作为强大的Python数据分析工具的功能和使用方法。pandas提供了高性能的数据结构和数据分析工具，支持多种文件格式的数据读写、数据筛选、清洗和处理。它特别适用于处理表格数据、时间序列数据以及提供各种数据操作方法，如切片、筛选、合并、聚合和可视化。pandas的安装可以通过Anaconda、Miniconda或pip完成，并且支持Python 3.7及以上版本。

AI总结

以下是文档《pandas: powerful Python data analysis toolkit - 1.2.0》的中文总结：

---

**文档概要**
pandas 是一款功能强大的 Python 数据分析工具包，版本为 1.2.0，发布于 2020 年 12 月 26 日。文档详细介绍了 pandas 的安装、功能、使用教程及 API 参考，旨在帮助用户高效处理和分析数据。

---

**核心内容总结**

1. **安装**
- pandas 可通过 Anaconda 或 pip 安装：
- 使用 Anaconda：`conda install pandas`
- 使用 pip：`pip install pandas`
- 推荐通过 Anaconda 安装，因为包含 NumPy、SciPy 等数据分析工具链，适合大多数用户。

2. **主要功能**
- **数据处理**：支持从 CSV、Excel、SQL、JSON 等多种文件格式或数据源导入和导出数据，提供 `read_*` 和 `to_*` 方法。
- **数据操作**：支持数据筛选、切片、合并、分组等操作，提供高效的向量化计算，避免逐行循环。
- **数据分析**：支持基本统计（均值、中位数、最小值等）和自定义聚合操作，可对整个数据集、滑动窗口或分组数据应用。
- **数据转换**：提供 `melt()` 和 `pivot()` 方法实现数据格式转换，以及数据透视表的快速创建。
- **数据合并**：支持列合并和行合并，以及数据库风格的连接和合并操作。
- **时间序列处理**：提供丰富的工具处理日期、时间和时间索引数据。

3. **学习资源**
- 提供多种教程，包括《10 Minutes to pandas》（快速入门教程）和社区贡献的教程，帮助用户快速掌握 pandas 功能。
- 提供 pandas 功能_FASTethnic 快捷表，方便用户参考。

4. **版本支持**
- 官方支持 Python 3.7.1 及以上版本（包括 3.8 和 3.9）。

5. **开源与社区**
- pandas 是开源项目，采用 BSD 许证，社区活跃，用户可通过文档、邮件列表、问题跟踪等渠道获取支持。

---

**总结**
该文档详细介绍了 pandas 的安装方法、核心功能、学习资源及版本支持信息，适合新手快速入门和进阶用户查阅 API 参考。