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法学使用Python Pandas库的优势有哪些？
首先，我们可以说它拥有各种工具来支持将数据加载到数据对象（pandas DataFrame和Series）中，而不管其文件格式如何。这意味着我们可以使用任何pandas输入函数读取任何文件格式的表格数据。一些pandas输入函数的列表包括read_table、read_csv、read_html、read_excel、read_json、read_orc、read_sql等等。
示例
df = pd.read_table('file.txt',sep=' ')
df解释
在上例中，我们有一个包含表格数据的文本文件，数据以空格（列之间）分隔。在这里，我们使用此read_table方法和关键字参数sep创建了一个DataFrame。关键字参数sep的输入是空格（“ ”），因为此文本文件中的数据仅以空格分隔。
输出
column1 column2 0 1 2 1 3 4 2 5 6
以上输出是存储在pandas数据对象（DataFrame对象）df中的数据，它来自我们的文本文件“file.txt”的表格数据。
同样，在这个pandas库中，我们还有各种可用的功能，例如：
我们可以自定义已索引DataFrame对象的表索引。
我们可以重塑DataFrame对象中的数据，以从数据表中获取更多信息。要重塑DataFrame，我们可以使用许多方法，例如pivot、melt等等。
我们可以使用pandas数据对象的基于标签的分片技术来分片数据。可以通过范围、loc和iloc方法完成。
示例
Series[:2]
解释
在上例中，我们得到了一组分片的pandas Series对象，我们使用分片范围对我们的pandas数据对象（Series对象）进行了操作。
并且我们可以高效地合并高性能数据集（多个DataFrame）。
它支持时间序列功能，以便我们可以处理与日期和时间相关的数据。
pandas包包含多种方法，方便进行数据过滤操作。
同样，在这个pandas包中，我们还有更多功能可用于处理Python中的任何形式的数据。
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