pandas: powerful Python data analysis toolkit - 1.4.4

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

摘要

文档介绍了pandas，一个功能强大的Python数据分析工具包。此版本（1.4.4）提供高性能、易用的数据结构和分析工具，适用于处理结构化数据、时间序列和文本数据。文档包括安装指南、教程、API参考和开发者指南，帮助用户入门、深入了解核心概念和高级功能。新版本的更新包括性能优化、功能增强和API更改。

AI总结

### 文档总结：《pandas: powerful Python data analysis toolkit - 1.4.4》

这是一份关于pandas库的文档总结，pandas是一个开源的、BSD-licensed的Python数据分析工具箱，旨在提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。

#### 1. **库概述**
- **功能**：pandas专为处理表格数据设计，支持数据探索、清理和处理。
- **核心概念**：DataFrame是pandas的核心数据结构，类似于表格或电子表格。
- **支持的数据格式**：支持csv、excel、sql、json、parquet等文件格式，提供`read_*`系列函数导入数据，`to_*`系列函数存储数据。
- **时间序列功能**：提供丰富的工具用于处理日期、时间和时间序列数据。
- **文本数据处理**：提供多种功能用于清理和提取文本数据。

#### 2. **快速入门**
- **安装方式**：
- 使用conda安装：`conda install pandas`
- 使用pip安装：`pip install pandas`
- 提供了高级安装选项，如安装特定版本或从源代码安装。
- **基础教程**：
- 适合不同背景的用户，包括熟悉R、SQL、STATA或Excel的用户。
- 提供了多种教程资源，如《10 Minutes to pandas》和pandas社区贡献的教程。
- 包括数据处理、聚合、可视化和时间序列分析等内容。

#### 3. **用户指南与API参考**
- **用户指南**：深入介绍了pandas的核心概念、背景信息和使用场景。
- **API参考**：详细描述了pandas的API，包括方法的功能和参数，适合对pandas基本概念有了解的用户。

#### 4. **版本更新日志**
- **新增功能与改进**：
- GroupBy功能增强。
- 提供对压缩文件的支持。
- 改进UInt64支持。
- 支持从SciPy稀疏矩阵到SparseDataFrame的转换。
- 增强对Excel输出的支持。
- **向后不兼容的API变更**：
- HDF5格式的兼容性问题。
- Index类型的访问方式变化。
- DataFrame.sort_index的变化。
- 部分字符串索引的更改。

#### 5. **开发者指南**
- **贡献代码**：提供了详细的贡献指南，包括版本控制、分支创建、代码提交和Pull Request流程。
- **开发工具**：支持Git和GitHub，提供了代码 autofix 和分支管理建议。

#### 6. **其他信息**
- **资源链接**：提供了文档的PDF版、旧版本文档、该项目的源代码仓库、问题跟踪、QA支持和邮件列表等资源。
- **社区支持**：鼓励用户参与社区，贡献代码或文档。

### 总结
这份文档详细介绍了pandas库的功能、安装方法、使用指南、API参考、版本更新日志以及开发者指南，是一个全面的pandas使用和开发资源。