你喜欢或不喜欢Python中Pandas的哪些特性

在这篇文章中，我们将看一下人们喜欢和不喜欢的一些Pandas特性。

Pandas

Pandas是一个Python数据分析库。Wes McKinney在2008年创建了Pandas，出于对一种强大且多功能的量化分析工具的需求，它已经成为最常用的Python库之一，并且拥有一个非常活跃的贡献者社区。

Pandas是建立在两个基本的Python库基础上的：matplotlib用于数据可视化，NumPy用于数学计算。Pandas作为这些库的封装，可以使用更少的代码行来访问各种matplotlib和NumPy方法。例如，Pandas的.plot()将许多matplotlib方法整合到一个方法中，使您只需几行代码就可以绘制图表。

喜欢的特性

以下是许多人会喜欢的一些最有用的特性：

数据处理

Pandas库使数据管理和探索变得非常快速和高效。它通过提供Series和DataFrames来实现这一点，这不仅可以高效地表示数据，还可以以多种方式修改数据。正是Pandas的这些特性使它对数据科学家如此有吸引力。

处理缺失数据

数据常常非常复杂且难以理解。但这只是开始。未经处理的数据形式会导致许多问题，其中之一是存在缺失的数字和数据。适当处理所有缺失值至关重要，因为它们有可能污染我们研究的最终结果。

Pandas具有处理缺失数据的功能，其某些特性将帮助您解决此问题。

对齐和索引

如果我们不知道数据属于哪里或告诉我们什么，那么数据是毫无意义的。因此，数据标记非常重要。另一个关键组件是组织，没有它，数据无法解释。这是两个要求：Pandas聪明的对齐和索引方法可以正确处理数据的组织和标记。

输入和输出工具

Pandas包含了许多内置工具来帮助您读取和写入数据。为了了解您的数据，您需要将其写入数据库、数据结构、在线服务等，并从这些来源读取数据。Pandas的内置工具使这些工作变得简单。

数据清理

如前所述，数据可能非常粗糙。因此，它非常混乱，以至于在这样的数据上执行任何分析都会产生灾难性的结果。因此，我们非常重视清理数据，而Pandas使其变得简单。它们不仅帮助清理代码，还帮助清理数据，以便即使是非专业人士也能解释其中的部分内容。结果越好，数据越干净。

支持多种文件格式

现在数据可能以许多不同的文件格式存在，因此用于数据分析的库能够读取所有这些文件格式非常重要。由于其广泛的文件格式支持，Pandas在这个市场上占据主导地位。Pandas可以处理JSON和CSV文件，以及Excel和HDF5文件。这是Python Pandas最吸引人的特性之一。

时间序列的多个特性

如果你是一个新手，这个功能可能现在对你来说还没有完全的意义，但是你将来会欣赏它的。这些功能还包括频率转换和移动窗口统计。

数据集的合并和连接

在研究数据时，我们必须不断地合并和连接多个数据集，以获得可以充分分析的最终数据集。这是很重要的，因为如果数据集没有正确合并或连接，结果会受到影响，而我们并不希望这样。Pandas可以以非凡的效率帮助我们合并多样的数据集，确保在研究数据时不会遇到任何问题。

优化性能

据说Pandas具有极其优化的性能，使其在数据科学中非常快速和适用。Pandas的关键代码都是用C或Cython编写的，这使其具有极高的响应速度。

Python支持

这个功能只是排除了Pandas的竞争对手。Python凭借着几乎不可思议的强大库的数量，迅速成为了数据科学家中最受欢迎的编程语言之一。

Pandas可以被包含在Python中，并提供对其他有用的库，如MatPlotLib和NumPy的访问。

数据分组

根据自己的需求进行数据分离后，能够对数据进行分组是必要的。

Pandas有很多功能，其中之一就是GroupBy，它允许您根据指定的标准将数据分成特定的类别。这个函数将数据分组并对其应用给定的函数，然后合并结果。

数据可视化

数据可视化是数据科学中的重要组成部分。它能够使研究结果以人眼可见的方式呈现出来。Pandas具有内置能力，可帮助您绘制数据并查看创建的各种类型的图形。大多数人在没有可视化的情况下无法理解数据分析。

不喜欢的功能

以下是一些许多人会喜欢的最有用的功能：

对3D矩阵的兼容性较差

这是Pandas最严重的缺点之一。如果你想使用二维或2D矩阵工作，Pandas是一个天赐良机。但是，当涉及到三维矩阵时，Pandas将不再是你的首选，你将不得不求助于NumPy或其他库。

复杂的语法

Pandas作为一个Python模块，在语法上非常冗长。当将Pandas代码与Python代码进行对比时，语法变得非常不同，人们可能会在两者之间转换时遇到困难。

陡峭的学习曲线

Pandas的学习曲线非常陡峭。尽管一开始使用和导航似乎很简单，但这只是冰山的一角。

随着对Pandas框架的深入了解和探索，你可能会发现很难理解这个库的工作方式。然而，如果你有足够的执着和充足的资源，你可以轻松克服这个问题。

文档说明不足

没有足够的文档，很难学习一个新的库。Pandas的文档对于理解库的一些较难的功能并没有很大的帮助。因此，学习过程会变得缓慢。

结论

在这篇文章中，我们了解到了大熊猫让大多数人喜欢的一些特点，以及人们不喜欢的一些特点。