你對Python中的Pandas庫有哪些喜歡或不喜歡的特性？

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在本文中，我們將探討一些人們喜歡和不喜歡 Pandas 特性的例子。

Pandas

Pandas 是一個 Python 資料分析庫。Wes McKinney 於 2008 年建立了 Pandas，旨在提供一個強大且通用的定量分析工具，如今它已成為最常用的 Python 庫之一，並擁有一個非常活躍的貢獻者社群。

Pandas 建立在兩個重要的 Python 庫的基礎之上：用於資料視覺化的 matplotlib 和用於數學計算的 NumPy。Pandas 充當這些庫的包裝器，使您可以使用更少的程式碼行來訪問各種 matplotlib 和 NumPy 方法。例如，Pandas 的 .plot() 方法將許多 matplotlib 方法整合到一個方法中，使您只需幾行程式碼即可繪製圖表。

受人喜愛的特性

以下是許多人會喜歡的 Pandas 的一些最有用的特性：

資料處理

Pandas 庫使資料管理和探索極其快速高效。它透過提供 Series 和 DataFrame 來實現這一點，這使我們不僅能夠有效地表示資料，而且還能以多種方式修改資料。Pandas 的這些特性正是使其成為資料科學家如此青睞的庫的原因。

缺失資料處理

資料通常很複雜，難以理解。但這僅僅是個開始。未經處理的資料會造成許多問題，其中之一就是存在缺失的數字和資料。正確處理所有缺失值至關重要，因為它們有可能汙染我們研究的最終結果。

Pandas 在其庫中內建了缺失資料處理功能，其一些特性將幫助您解決這個問題。

對齊和索引

如果我們不知道資料屬於哪裡或者它告訴我們什麼，那麼資料就毫無意義。因此，資料標籤非常重要。另一個重要的組成部分是組織，沒有它，資料就無法解釋。Pandas巧妙的對齊和索引方法可以正確處理資料的組織和標記。

輸入輸出工具

Pandas 包含各種內建工具，可幫助您讀取和寫入資料。為了理解您的資料，您需要將其寫入資料庫、資料結構、線上服務等，並從這些來源讀取資料。Pandas 的內建工具簡化了這些任務。

資料清理

如前所述，資料可能非常原始。因此，它極其雜亂，以至於對這種資料進行任何分析都將產生災難性的結果。因此，清理資料至關重要，而 Pandas 使這變得簡單。它們極大地幫助不僅清理程式碼，而且清理資料，即使是外行也能解釋其中一部分。資料越乾淨，結果越好。

支援多種檔案格式

現在資料存在於許多不同的檔案格式中，因此用於資料分析的庫能夠讀取所有這些格式至關重要。Pandas 因其廣泛的檔案格式支援而在此市場中佔據主導地位。Pandas 可以處理 JSON 和 CSV 檔案，以及 Excel 和 HDF5 檔案。這是 Pandas 最吸引人的特性之一。

多種時間序列特性

如果您是新手，此特性現在可能對您來說意義不大，但您將來會欣賞它的價值。這些特性還包括頻率轉換和移動視窗統計。

資料集的合併和連線

在研究資料時，我們必須不斷合併和連線多個數據集以獲得可以充分分析的最終資料集。這很重要，因為如果資料集未正確合併或連線，結果將會受到影響，而這是我們不希望看到的。Pandas 可以幫助我們以極高的效率合併不同的資料集，確保我們在研究資料時不會遇到任何問題。

最佳化的效能

據說 Pandas 具有極高的效能最佳化，使其速度極快，非常適合資料科學。Pandas 的關鍵程式碼是用 C 或 Cython 編寫的，這使得它非常快速且響應迅速。

Python 支援

此特性直接消除了 Pandas 的競爭對手。Python 擁有幾乎令人難以置信數量的強大庫，已迅速成為資料科學家中最流行的程式語言之一。

Pandas 可以整合到 Python 中，並提供對其他有用庫（如 MatPlotLib 和 NumPy）的訪問。

資料分組

根據您的需求對資料進行分割後，能夠對資料進行分組是必要的。

Pandas 擁有一些特性，其中之一是 GroupBy，它允許您根據指定的條件將資料劃分為特定類別。此函式將資料劃分為組，並對資料應用給定的函式。然後它合併結果。

資料視覺化

資料視覺化是資料科學的一個重要方面。它使研究結果對人眼可見。Pandas 具有內建功能，可以幫助您繪製資料並檢視生成的各種型別的圖表。大多數人如果沒有視覺化效果，將無法理解資料分析。

不受人喜愛的特性

以下是許多人會喜歡的 Pandas 的一些最有用的特性：

對 3D 矩陣的相容性差

這是 Pandas 最嚴重的缺點之一。如果您想使用二維或 2D 矩陣，Pandas 是個福音。但是，當涉及到 3D 矩陣時，Pandas 將不再是您的首選，您將不得不求助於 NumPy 或其他庫。

複雜的語法

作為 Python 模組，Pandas 在語法方面可能非常繁瑣。將 Pandas 程式碼與 Python 程式碼進行比較時，語法差異很大，人們可能難以在兩者之間切換。

陡峭的學習曲線

Pandas 的學習曲線非常陡峭。雖然最初它看起來易於使用和導航，但這只是冰山一角。

當您深入研究 Pandas 框架時，您可能會發現很難理解該庫的工作方式。但是，如果您有足夠的毅力和足夠的資源，您可以輕鬆克服這個問題。

文件不足

如果沒有足夠的文件，學習新的庫是很困難的。Pandas 的文件在理解該庫更復雜的函式方面幫助不大。因此，學習過程會變慢。

結論

在本文中，我們瞭解了大多數人喜歡的 Pandas 的一些特性，以及人們不喜歡的 Pandas 的一些特性。