Python Pandas - Einführung

Pandas ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die mithilfe ihrer leistungsstarken Datenstrukturen ein leistungsstarkes Tool zur Datenmanipulation und -analyse bietet. Der Name Pandas leitet sich vom Wort Panel Data ab - eine Ökonometrie aus mehrdimensionalen Daten.

Im Jahr 2008 begann Entwickler Wes McKinney mit der Entwicklung von Pandas, wenn ein leistungsstarkes, flexibles Tool zur Datenanalyse benötigt wurde.

Vor Pandas wurde Python hauptsächlich zum Munging und zur Vorbereitung von Daten verwendet. Es hatte sehr wenig Beitrag zur Datenanalyse. Pandas haben dieses Problem gelöst. Mit Pandas können wir fünf typische Schritte bei der Verarbeitung und Analyse von Daten ausführen, unabhängig von der Herkunft der Daten - Laden, Vorbereiten, Bearbeiten, Modellieren und Analysieren.

Python mit Pandas wird in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, einschließlich akademischer und kommerzieller Bereiche wie Finanzen, Wirtschaft, Statistik, Analytik usw.

Hauptmerkmale von Pandas

Schnelles und effizientes DataFrame-Objekt mit standardmäßiger und angepasster Indizierung.
Tools zum Laden von Daten in speicherinterne Datenobjekte aus verschiedenen Dateiformaten.
Datenausrichtung und integrierter Umgang mit fehlenden Daten.
Umformen und Schwenken von Datumssätzen.
Label-basiertes Slicing, Indizieren und Subsetting großer Datenmengen.
Spalten aus einer Datenstruktur können gelöscht oder eingefügt werden.
Gruppieren nach Daten für Aggregation und Transformationen.
Hochleistungs-Zusammenführen und Zusammenführen von Daten.
Zeitreihenfunktionalität.