你对Python中的Pandas库有哪些喜欢或不喜欢的特性？

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在本文中，我们将探讨一些人们喜欢和不喜欢 Pandas 特性的例子。

Pandas

Pandas 是一个 Python 数据分析库。Wes McKinney 于 2008 年创建了 Pandas，旨在提供一个强大且通用的定量分析工具，如今它已成为最常用的 Python 库之一，并拥有一个非常活跃的贡献者社区。

Pandas 建立在两个重要的 Python 库的基础之上：用于数据可视化的 matplotlib 和用于数学计算的 NumPy。Pandas 充当这些库的包装器，使您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() 方法将许多 matplotlib 方法集成到一个方法中，使您只需几行代码即可绘制图表。

受人喜爱的特性

以下是许多人会喜欢的 Pandas 的一些最有用的特性：

数据处理

Pandas 库使数据管理和探索极其快速高效。它通过提供 Series 和 DataFrame 来实现这一点，这使我们不仅能够有效地表示数据，而且还能以多种方式修改数据。Pandas 的这些特性正是使其成为数据科学家如此青睐的库的原因。

缺失数据处理

数据通常很复杂，难以理解。但这仅仅是个开始。未经处理的数据会造成许多问题，其中之一就是存在缺失的数字和数据。正确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 在其库中内置了缺失数据处理功能，其一些特性将帮助您解决这个问题。

对齐和索引

如果我们不知道数据属于哪里或者它告诉我们什么，那么数据就毫无意义。因此，数据标签非常重要。另一个重要的组成部分是组织，没有它，数据就无法解释。Pandas巧妙的对齐和索引方法可以正确处理数据的组织和标记。

输入输出工具

Pandas 包含各种内置工具，可帮助您读取和写入数据。为了理解您的数据，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 的内置工具简化了这些任务。

数据清理

如前所述，数据可能非常原始。因此，它极其杂乱，以至于对这种数据进行任何分析都将产生灾难性的结果。因此，清理数据至关重要，而 Pandas 使这变得简单。它们极大地帮助不仅清理代码，而且清理数据，即使是外行也能解释其中一部分。数据越干净，结果越好。

支持多种文件格式

现在数据存在于许多不同的文件格式中，因此用于数据分析的库能够读取所有这些格式至关重要。Pandas 因其广泛的文件格式支持而在此市场中占据主导地位。Pandas 可以处理 JSON 和 CSV 文件，以及 Excel 和 HDF5 文件。这是 Pandas 最吸引人的特性之一。

多种时间序列特性

如果您是新手，此特性现在可能对您来说意义不大，但您将来会欣赏它的价值。这些特性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。这很重要，因为如果数据集未正确合并或连接，结果将会受到影响，而这是我们不希望看到的。Pandas 可以帮助我们以极高的效率合并不同的数据集，确保我们在研究数据时不会遇到任何问题。

优化的性能

据说 Pandas 具有极高的性能优化，使其速度极快，非常适合数据科学。Pandas 的关键代码是用 C 或 Cython 编写的，这使得它非常快速且响应迅速。

Python 支持

此特性直接消除了 Pandas 的竞争对手。Python 拥有几乎令人难以置信数量的强大库，已迅速成为数据科学家中最流行的编程语言之一。

Pandas 可以集成到 Python 中，并提供对其他有用库（如 MatPlotLib 和 NumPy）的访问。

数据分组

根据您的需求对数据进行分割后，能够对数据进行分组是必要的。

Pandas 拥有一些特性，其中之一是 GroupBy，它允许您根据指定的条件将数据划分为特定类别。此函数将数据划分为组，并对数据应用给定的函数。然后它合并结果。

数据可视化

数据可视化是数据科学的一个重要方面。它使研究结果对人眼可见。Pandas 具有内置功能，可以帮助您绘制数据并查看生成的各种类型的图表。大多数人如果没有可视化效果，将无法理解数据分析。

不受人喜爱的特性

以下是许多人会喜欢的 Pandas 的一些最有用的特性：

对 3D 矩阵的兼容性差

这是 Pandas 最严重的缺点之一。如果您想使用二维或 2D 矩阵，Pandas 是个福音。但是，当涉及到 3D 矩阵时，Pandas 将不再是您的首选，您将不得不求助于 NumPy 或其他库。

复杂的语法

作为 Python 模块，Pandas 在语法方面可能非常繁琐。将 Pandas 代码与 Python 代码进行比较时，语法差异很大，人们可能难以在两者之间切换。

陡峭的学习曲线

Pandas 的学习曲线非常陡峭。虽然最初它看起来易于使用和导航，但这只是冰山一角。

当您深入研究 Pandas 框架时，您可能会发现很难理解该库的工作方式。但是，如果您有足够的毅力和足够的资源，您可以轻松克服这个问题。

文档不足

如果没有足够的文档，学习新的库是很困难的。Pandas 的文档在理解该库更复杂的函数方面帮助不大。因此，学习过程会变慢。

结论

在本文中，我们了解了大多数人喜欢的 Pandas 的一些特性，以及人们不喜欢的 Pandas 的一些特性。