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python導入pandas具體步驟方法

 更新時間:2019年06月23日 15:42:13   投稿:laozhang  
在本篇文章中小編給大家分享了關于python導入pandas的相關知識點內(nèi)容,有興趣的朋友們參考學習下。

Pandas最初被作為金融數(shù)據(jù)分析工具而開發(fā)出來,因此,pandas為時間序列分析提供了很好的支持。

Pandas的名稱來自于面板數(shù)據(jù)(panel data)和python數(shù)據(jù)分析(data analysis)。panel data是經(jīng)濟學中關于多維數(shù)據(jù)集的一個術(shù)語,在Pandas中也提供了panel的數(shù)據(jù)類型。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):

Series:一維數(shù)組,與Numpy中的一維array類似。二者與Python基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)List也很相近,其區(qū)別是:List中的元素可以是不同的數(shù)據(jù)類型,而Array和Series中則只允許存儲相同的數(shù)據(jù)類型,這樣可以更有效的使用內(nèi)存,提高運算效率。

Time- Series:以時間為索引的Series。

DataFrame:二維的表格型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。很多功能與R中的data.frame類似??梢詫ataFrame理解為Series的容器。以下的內(nèi)容主要以DataFrame為主。

Panel :三維的數(shù)組,可以理解為DataFrame的容器。

Pandas 有兩種自己獨有的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。讀者應該注意的是,它固然有著兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),因為它依然是 Python 的一個庫,所以,Python 中有的數(shù)據(jù)類型在這里依然適用,也同樣還可以使用類自己定義數(shù)據(jù)類型。只不過,Pandas 里面又定義了兩種數(shù)據(jù)類型:Series 和 DataFrame,它們讓數(shù)據(jù)操作更簡單了。

因為pandas是python的第三方庫所以使用前需要安裝一下,直接使用pip install pandas 就會自動安裝pandas以及相關組件

導入pandas模塊并使用別名,以及導入Series模塊,以下使用基于本次導入。

from pandas import Series

import pandas as pd

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