python pandas有什么用,pandas用来做什么
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熊猫
Pandas (Python数据分析库)是基于NumPy的工具，是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas整合了大量的库和一些标准的数据模型，并提供了高效操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量的功能和方法，使我们能够快速方便地处理数据。你很快就会发现，这是让Python成为一个强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
python中有三种数据结构
Series:一维数组，类似于Numpy中的一维数组。它们类似于Python的基本数据结构List。不同的是，List中的元素可以是不同的数据类型，而array和Series只能存储相同的数据类型，这样可以更有效地利用内存，提高运算效率。时间序列：按时间索引的序列。
DataFrame:一种二维表格数据结构。许多函数类似于R中的data.frame.DataFrame可以理解为系列的容器。数据帧是最常用的数据结构。
Panel:三维数组，可以理解为DataFrame的容器。
熊猫可以读取多种数据，尤其是htm、json和csv数据。
进口熊猫
1=pandas.read _ html (1.html) #读取html格式的数据
2=pandas.read _ json (2.json) #读取json格式的数据
Data=pandas.read _ csv (3.csv) #读取csv格式的数据
系列
Series是一维标记数组，可以保存任何类型的数据(整数、字符串、浮点数、Python对象等。).轴标签统称为索引。
系列创建函数：pandas.series(数据、索引、数据类型、副本)
参数
形容
数据
数据有多种形式，例如：数组、列表、常量。
指数
索引必须是唯一的和散列的，并且长度与数据相同。如果没有传递索引，则默认为np.arange(n)
类型
用户数据类型。如果不是，则推断数据类型。
复制
复制数据，默认为false
序列的创建
创建空系列序列
从字典中创建一个序列
顺序阅读
用[行名]直接读取，序列只能读取行的内容。
数据帧
DataFrame是一种二维数据结构，也就是说，数据排列在由行和列组成的表格中。
数据帧的功能特征：
潜在的列是不同的类型。
可变尺寸
标记轴(行和列)
您可以对行和列执行算术运算。
DataFrame的创建函数：pandas.data frame(数据、索引、列、数据类型、副本)
参数
形容
数据
数据有多种形式，如数组、数列、映射、列表、字典、常数和其他数据帧。
指数
对于行标签，如果没有传递索引值，则用于结果框架的索引是可选的默认值np.arrange(n)。
列
对于列标签，可选的默认语法是np.arange(n)。这只有在没有索引传递的情况下才成立。
类型
每列的数据类型
复制
如果默认值为false，则该命令用于复制数据。
数据帧的创建
创建一个空数据帧序列。
从字典中创建一个系列序列(必须添加索引)
数据帧数据的读取
直接读取列[列名]
读线
面板
面板是3D容器的数据。panel这个词来源于计量经济学，部分来源于名字：PANDAS-PAN (EL)-DA (TA)-S。
名称3 axis旨在提供一些语义来描述涉及面板数据的操作。他们是
Items-axis 0，每个项目对应于一个内部包含的数据帧。
Major_axis-axis 1，它是每个数据帧的索引(行)。
Or _ axis-axis2，它是每个数据帧的列。
Panel的创建函数：pandas.panel(数据、项目、长轴、短轴、数据类型、复制)
参数
解释数据
数据有多种形式，如数组、数列、映射、列表、字典、常数和其他数据帧。
项目
轴=0
主轴
轴=1
短轴
轴=2
类型
每列的数据类型
复制
复制数据，默认为false
创建面板
创建一个空面板序列
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