Pandas 的特性
我们都知道 Pandas 是一个很棒的库。但是为什么它和其他库有这么大的不同呢？它的 USP 是什么？一个人到底该不该学？这是每个初学者都会想到的几个问题。别担心，因为我们已经决定治好你的头痛，并且已经做了所有的艰苦工作。
我们为您带来了 Pandas 的顶级特色，使它成为一个伟大的库。这些是综合要点，将解释在开始 Pandas 之前需要知道的事情。
Pandas 的特点使其不可或缺:
为了能够利用像 Pandas 库这样多功能的东西的真正力量，人们应该知道以下特征。
1.出色的数据处理能力:
Pandas 库为用户提供了系列和数据帧，这两种数据帧都是管理和探索数据的高效快捷方式。它们还帮助我们高效地表示我们的数据，允许我们以各种方式操纵它。这个特性使得 Pandas 对数据科学家来说非常高效。
2.丢失数据的处理:
数据往往很复杂，很难破译。但这只是开始。数据未经处理的特性会产生许多问题，其中之一就是频繁出现缺失值和数据。正确处理所有缺失的值非常重要，否则它们会污染我们研究的最终结果。
Pandas 把丢失数据的处理集成到了它的库中，它的一些特性你已经在前面介绍过了。
3.索引和对齐:
你可能有很多数据，但是当你不知道这些数据描述了什么或者它们实际属于哪里的时候，所有的数据都是无用的。因此，给数据贴上标签至关重要。另一个重要的注意事项是保持有序。如果组织做得不正确，数据将无法读取。
Pandas 有几种独特的方法来索引和排列它的数据，这照顾到组织和标记数据的需要。
4.输入和输出工具:
Pandas 为你提供各种内置的工具，帮助你读写数据。当您试图理解您的数据时，您显然必须将其写入数据库、数据结构、web 服务等。也从这些来源阅读它们。Pandas 内置的工具让这些任务变得非常简单。
5.数据清理:
就像我们讨论过的，数据可能是未经处理的。这通常会使它变得极其掺假，对这种未经处理的数据进行任何研究或分析都会导致与现实相去甚远的结果。因此，清理我们的数据非常重要，Pandas 为我们提供了这一功能。
它们有助于使我们的代码更干净，数据也足够干净，人眼可以看到正在发生的事情。更清晰的数据带来更好的结果。
6.支持多种文件格式:
现在有各种不同的文件格式，其中存在数据。因此，有能够读取和分析不同文件格式的库变得很重要。Pandas 在支持的文件格式数量上远远落后于它的同类。Pandas 可以支持 JSON、CSV、HDF5、Excel。这是 Pandas 最大的卖点之一。
7.时间序列的多个特征:
如果你是一个初学者，这个特性现在对你来说可能没有完全的意义，但是在未来的日子里你会喜欢它的。这组功能还包括频率转换和移动窗口统计。随着我们对 Pandas 的了解越来越多，我们会意识到这些特性对从事数据科学工作的人来说有多重要。
8.连接和合并数据集:
当我们分析数据时，经常需要连接和合并不同的数据集，以创建最终的数据集进行分析。为此需要一个健壮的系统，因为如果数据集没有正确地连接或合并，我们的结果会受到影响，这是不好的。
Pandas 在合并各种数据集方面效率极高。
9.对 Python 的支持:
这个功能只是消除了 Pandas 的任何反对意见。Python 拥有令人难以置信的强大库，已经成为数据科学家使用的主要编程语言之一。
Pandas 可以成为 Python 的一部分，并让我们访问其他有用的库，如 MatPlotLib 和 NumPy。
10.最佳性能:
任何与 Pandas 有过广泛合作的人都可以证明，它确实快速、高效，适合数据科学家。Pandas 的代码是用 Python 或 C 写的，这使得它速度快，响应速度极快。
11.数据分组:
在根据您的需求对数据进行分离之后，有必要具备对数据进行分组的能力。
Pandas 有各种各样的特征，其中之一是 GroupBy ，它可以帮助你根据你给出的标准将数据分成选定的类别。这个函数分割数据并在其上实现给定的函数。然后，它组合结果。
12.数据可视化:
数据科学的一大部分是数据的可视化。这使得这项研究的结果对正常人来说是可以理解的。
Pandas 提供内置的能力，帮助你绘制数据和分析不同类型的图表。如果没有可视化，任何数据分析几乎对任何人都没有意义。
13.数据是唯一的:
在未处理的数据中，有很多重复。因此，我们必须只分析那些具有独特价值的数据。
Pandas 为我们提供了这个功能，让我们看到数据集中所有独特的值。这个函数是dataset.column.unique()，其中关键字列和数据集分别是你的列和数据集的名称。
14.屏蔽数据:
我们的数据集中总是存在不必要的数据，而我们并不需要这些数据。因此，过滤这些我们不想要的数据是非常重要的。Pandas 提供的屏蔽功能可以帮助我们准确地处理数据，因为它可以将任何符合我们给定排除标准的数据转换成丢失的数据。
15.数学运算:
Pandas 有一个名为 apply 的功能，它允许用户对他们的数据进行各种数学运算。这有很大的帮助，因为一个人的数据集的顺序可能正确，也可能不正确。这由一个简单的数学运算来解决。
结论:
这篇文章已经涵盖了 Pandas 的核心特性，使它如此动态，使用起来令人惊叹。我们希望这有助于消除你心中对 Pandas 的任何疑虑。如果你还有任何疑问，请在下面的评论区继续提问。