Pandas：用于数据分析和数据科学的最热门 Python 库

Pandas 是一个十分流行的 Python 第三方库。本文介绍了 Pandas 库中的一些特性和函数，并且我们鼓励读者亲手使用 Pandas 库，来解决实际的业务问题。

Pandas 为 Python 中数据分析提供了基础和高级的构建组件。Pandas 库是用于数据分析与数据操作的最强大和最灵活的开源分析工具之一，并且它还提供了用于建模和操作表格数据（以行和列组织的数据）的数据结构。

Pandas 库有两个主要的数据结构：第一个是 “ 系列 Series ”，该数据结构能够很方便地从 Python 数组或字典中按位置或指定的索引名称来检索数据；第二个是“ 数据帧 DataFrames ”，该数据结构将数据存储在行和列中。列可以通过列名访问，行通过索引访问。列可以有不同类型的数据，包括列表、字典、序列、数据帧、NumPy 数组等。

Pandas 库可以处理各种文件格式

有各种各样的文件格式。用于数据分析的工具必须能够提供处理各种文件格式的方法。

Pandas 可以读取各种文件格式，例如 CSV 文件、JSON 文件、XML 文件、Parquet 文件、SQL 文件，详见下表。

	写入	读取

via: https://www.opensourceforu.com/2022/08/pandas-the-popular-python-library-for-data-analysis-and-data-science/

作者：Phani Kiran 选题：lkxed 译者：chai001125 校对：wxy

本文由 LCTT 原创编译，Linux中国 荣誉推出