python中pandas的作用,python pandas有什么用

　　说明

　　1.索引匹配的广播机制。这里的广播机制和numpy的完全不同。

　　2.方便的数据读写操作。与只支持数字索引的numpy相比，熊猫的两种数据结构都支持标签索引，包括bool索引。

　　3.类似于SQL的join和groupby函数，pandas可以轻松实现SQL的这两个核心功能。事实上，SQL的大多数DQL和DML操作都可以在pandas中实现。

　　4.类似于Excel的透视表功能，Excel中最强大的数据分析工具之一就是透视表，在熊猫中也可以轻松实现。

　　5.带正则表达式的字符串矢量化运算，对熊猫中的一列字符串进行一般的函数运算，自带正则表达式的大部分接口。

　　丰富的时间序列矢量化处理界面。

　　常用的数据分析和统计功能，包括基本统计、分组统计分析等。

　　matplotlib集成常见的可视化界面，无论是series还是dataframe，都支持面向对象的绘图界面。

　　实例

　　importnumpyasnp

　　importpandasaspd

　　#创建10只正态分布股票的5天数据。

　　stock _ change=NP . random . normal(0，1，(10，5))

　　警察。数据框架(股票_变化)

　　#添加行索引

　　Stock=[ stock {} 。iinrange(10)的格式(I)]

　　警察。DataFrame(股票变化，指数=股票)

　　#添加列索引

　　date=PD . date _ range(start= 2020 01 01 ，periods=5，freq=B )

　　数据=pd。DataFrame(股票变化，指数=股票，列=日期)

　　#属性

　　打印(数据.形状)

　　打印(数据.索引)

　　打印(数据.列)

　　打印(数据.值)

　　数据。T#行和列换位

　　#方法

　　Data.head(3)#前3行

　　Data.tail(2)#最后2行以上是python中熊猫特性的介绍。希望对你有帮助。更多python学习方向：Python基础课程

　　本教程运行环境：windows7系统，Python 3.9.1，DELL G3电脑。

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