python中pandas有哪些功能特色(python中的pandas)

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说明

1、按索引匹配的广播机制，这里的广播机制与numpy广播机制还有很大不同。

2、便捷的数据读写操作，相比于numpy仅支持数字索引，pandas的两种数据结构均支持标签索引，包括bool索引也是支持的。

3、类比SQL的join和groupby功能，pandas可以很容易实现SQL这两个核心功能，实际上，SQL的绝大部分DQL和DML操作在pandas中都可以实现。

4、类比Excel的数据透视表功能，Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表，这在pandas中也可轻松实现。

5、自带正则表达式的字符串向量化操作，对pandas中的一列字符串进行通函数操作，而且自带正则表达式的大部分接口。

丰富的时间序列向量化处理接口。

常用的数据分析与统计功能，包括基本统计量、分组统计分析等。

集成matplotlib的常用可视化接口，无论是series还是dataframe，均支持面向对象的绘图接口。

实例

importnumpyasnpimportpandasaspd#创建一个符合正态分布的10个股票5天的涨跌幅数据stock_change=np.random.normal(0,1,(10,5))pd.DataFrame(stock_change)#添加行索引stock=["股票{}".format(i)foriinrange(10)]pd.DataFrame(stock_change,index=stock)#添加列索引date=pd.date_range(start="20200101",periods=5,freq="B")data=pd.DataFrame(stock_change,index=stock,columns=date)#属性print(data.shape)print(data.index)print(data.columns)print(data.values)data.T#行列转置#方法data.head(3)#开头3行data.tail(2)#最后2行

以上就是python中pandas功能特色的介绍，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：Python基础教程