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Python科学计算之Pandas详解(python科学计算程序)
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起步
Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此 pandas 为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas 的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析 （data analysis） 。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。
在我看来，对于 Numpy 以及 Matplotlib ，Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础。而Scipy当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库。
安装与导入
通过pip进行安装: pip install pandas
导入：
Pandas的数据类型
Pandas基于两种数据类型： series 与 dataframe 。
Series
一个series是一个一维的数据类型，其中每一个元素都有一个标签。类似于Numpy中元素带标签的数组。其中，标签可以是数字或者字符串。
输出：
DataFrame
一个dataframe是一个二维的表结构。Pandas的dataframe可以存储许多种不同的数据类型，并且每一个坐标轴都有自己的标签。你可以把它想象成一个series的字典项。
创建一个 DateFrame：
输出：
字典创建 DataFrame
输出：
将文件数据导入Pandas
数据源可以是 英国政府数据 或 美国政府数据 来获取数据源。当然， Kaggle 是另一个好用的数据源。
选择/切片
赋值
观察操作
统计
函数应用
直方图
字符处理
合并
使用 concat() 连接 pandas 对象:
join 合并：
追加
在 dataframe 数据后追加行
分组
分组常常意味着可能包含以下的几种的操作中一个或多个
依据一些标准分离数据 对组单独地应用函数 将结果合并到一个数据结构中数据透视表
时间序列
pandas 拥有既简单又强大的频率变换重新采样功能，下面的例子从 1次/秒 转换到了 1次/5分钟：
分类
作图
数据IO
总结
标签: python科学计算程序
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