Pandas 是 Python 中一个强大的数据分析库，它提供了快速、灵活且易于使用的数据结构，以及数据分析所需的工具。以下是一些 Pandas 的关键特性：

  • 数据结构：Pandas 提供了 DataFrame 和 Series 两种主要的数据结构，它们类似于 R 中的数据框和向量。
  • 数据处理：Pandas 提供了丰富的数据处理功能，如数据清洗、数据转换、数据合并等。
  • 数据分析：Pandas 支持时间序列分析、统计测试、线性回归等多种数据分析方法。

Pandas Logo

主要功能

  • 数据处理：

    • 清洗数据：去除重复数据、处理缺失值等。
    • 转换数据：类型转换、重命名列等。
    • 合并数据：连接、合并、合并等。

  • 数据分析：

    • 时间序列分析：时间序列数据的处理和分析。
    • 统计测试：t 检验、卡方检验等。
    • 线性回归：线性回归分析。

安装与使用

要使用 Pandas，您需要先安装 Python 和 Pandas 库。以下是一个简单的安装和使用示例：

# 安装 Pandas
!pip install pandas

# 导入 Pandas
import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'], 'Age': [20, 21, 19]}
df = pd.DataFrame(data)

# 打印 DataFrame
print(df)

更多关于 Pandas 的安装和使用方法，请访问 Pandas 官方文档。

Pandas DataFrame