Python-팬더

Pandas는 강력한 데이터 구조를 사용하여 고성능 데이터 조작 및 데이터 분석에 사용되는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. Python with Pandas는 금융, 경제학, 통계, 광고, 웹 분석 등을 포함한 다양한 학술 및 상업 분야에서 사용되고 있습니다. Pandas를 사용하면 데이터의 출처에 관계없이 데이터를로드, 구성, 조작, 모델링 및 분석하는 5 가지 일반적인 데이터 처리 및 분석 단계를 수행 할 수 있습니다.

다음은 데이터 처리 및 데이터 분석 작업에 특별히 사용되는 Pandas의 몇 가지 중요한 기능입니다.

Pandas의 주요 기능

기본 및 사용자 지정 인덱싱을 사용하는 빠르고 효율적인 DataFrame 개체입니다.
다양한 파일 형식에서 메모리 내 데이터 개체로 데이터를로드하기위한 도구입니다.
누락 된 데이터의 데이터 정렬 및 통합 처리.
날짜 세트의 모양 변경 및 피벗.
대규모 데이터 세트의 레이블 기반 슬라이싱, 인덱싱 및 부분 집합 화.
데이터 구조의 열을 삭제하거나 삽입 할 수 있습니다.
집계 및 변환을 위해 데이터별로 그룹화합니다.
고성능 데이터 병합 및 결합.
시계열 기능.

Pandas는 다음 세 가지 데이터 구조를 다룹니다.

Series
DataFrame

이러한 데이터 구조는 Numpy 배열 위에 구축되어 빠르고 효율적입니다.

치수 및 설명

이러한 데이터 구조를 생각하는 가장 좋은 방법은 고차원 데이터 구조가 저 차원 데이터 구조의 컨테이너라는 것입니다. 예를 들어 DataFrame은 Series의 컨테이너이고 Panel은 DataFrame의 컨테이너입니다.

데이터 구조	치수	기술
시리즈	1	1D 레이블이 지정된 동종 배열, 크기 불변.
데이터 프레임	2	유형이 다른 열이있는 일반 2D 레이블, 크기 변경 가능한 표 구조.