如何理解数据分析工具Pandas

如何理解数据分析工具Pandas，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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随着大数据和人工智能的发展，数据分析行业迎来了历史最高人才需求点。在当下这个大数据广泛应用于各个行业的时代，要想成为企业争抢的人才精英，掌握数据分析能力显得尤为重要。简单来说，数据分析的能力也包括了对数据分析工具的掌握。Pandas就是很好的数据分析工具，可以说学会了Pandas就开启了数据科学的大门。下面来看一下数据分析工具Pandas的简介。

Pandas是什么？

Pandas 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。

Pandas有哪些优势？

Pandas是Python的一个数据分析包，该工具为解决数据分析任务而创建。它纳入大量库和标准数据模型，提供高效的操作数据集所需的工具。Pandas的功能在于提供大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。而且由于Pandas是字典形式，基于NumPy创建，所以让NumPy为中心的应用变得更加简单。　

总之，Pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

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