pandas: powerful Python data analysis toolkit - 1.1.1

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

摘要

文档详细介绍了Pandas，一个强大的Python数据分析工具包，版本为1.1.1。内容涵盖了安装方法、功能概览、数据结构（如DataFrame和Series）、用户指南、API参考以及开发者指南。文档着重说明了Pandas在数据清洗、处理和分析中的应用，支持多种文件格式的数据导入和导出，并提供了丰富的数据操作方法。同时，文档鼓励用户贡献代码，介绍了参与开发的流程和注意事项。

AI总结

以下是针对文档内容的简要总结：

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### 文档标题：《pandas: powerful Python data analysis toolkit - 1.1.1》

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### 目录概览
1. **安装pandas**
- 可通过Anaconda或Miniconda安装：`conda install pandas`
- 也可通过pip安装：`pip install pandas`

2. **pandas简介**
- 专为处理表格数据（如电子表格或数据库）设计，是探索、清理和处理数据的强大工具。
- 数据以DataFrame形式存储，支持多种文件格式（如csv、excel、sql、json、parquet等）的导入和导出。
- 提供筛选、切片和提取数据的方法。

3. **10分钟快速入门pandas**
- 适合新手，介绍了pandas的基础知识，如创建Series和DataFrame。
- 示例代码如下：

     import numpy as np
     import pandas as pd
     s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
     dates = pd.date_range('20130101', periods=6)

4. **用户指南**
- 按主题划分内容，涵盖pandas的核心功能，如处理缺失数据、数据合并与重塑等。
- 适合新手深入学习pandas的功能和用法。

5. **开发指南**
- 针对希望为pandas贡献代码的开发者。
- 包括代码风格、测试、文档编写和代码提交等详细指南。
- 新贡献者建议从GitHub上的“issues”选项开始，参与标有“good first issue”的任务。

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### 总结
该文档是pandas库的官方参考指南，涵盖了安装、入门使用、进阶功能和开发者指南等内容，适合不同层次的用户阅读。