pandas中有哪些数据类型
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pandas是做什么的? Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。简单总结就是处理大型数据的工具,我们生活中常用地数据处理软件是微软的Excel,当你学会pandas时候,你会发现pandas比Excel好用太多了。
如何做的或者是如何处理数据的?
简单的来说pandas只有两种数据类型,Series和DataFrame,Series你可以简单的理解为Excel中的行或者列,DataFrame可以理解为整个Excel表格,当然这只是形象的理解,实际上他们的功能要比Excel灵活的多。
Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型,字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。
Time- Series:以时间为索引的Series。
DataFrame:二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。以下的内容主要以DataFrame为主。
Panel :三维的数组,可以理解为DataFrame的容器。
上述就是小编为大家分享的pandas 中有哪些数据类型了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。
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