Pandas 是一个强大的数据分析工具，它提供了丰富的数据结构，包括 DataFrame，用于高效处理和分析结构化数据。在机器学习领域，Pandas 常用于数据预处理、探索性数据分析以及结果可视化。
主要特点
- 数据结构：DataFrame 和 Series 提供了强大的数据操作能力。
- 数据清洗：轻松处理缺失值、重复值等数据质量问题。
- 数据分析：提供丰富的函数和工具，方便进行数据聚合、分组等操作。
- 可视化：与 Matplotlib 和 Seaborn 等库集成，便于数据可视化。
使用场景
- 数据预处理：将数据转换为适合机器学习的格式。
- 探索性数据分析：快速了解数据分布、趋势和异常值。
- 特征工程：提取和创建新的特征，以提升模型性能。
快速开始
要开始使用 Pandas，首先需要安装它。您可以通过以下命令安装：
pip install pandas
安装完成后，您可以使用以下代码创建一个简单的 DataFrame：
import pandas as pd
data = {
'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
'Age': [23, 28, 34],
'City': ['New York', 'London', 'Paris']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)