Основные компоненты Pandas
Основными компонентами библиотеки Pandas являются два типа данных: Series и DataFrame.
-
Series - это одномерный массив данных, подобный массиву NumPy, но с индексом, который может быть любого типа данных. Он может содержать данные любого типа: числа, строки, объекты Python и т. д.
-
DataFrame - это двумерная структура данных, аналогичная таблице базы данных или электронной таблице Excel. DataFrame состоит из нескольких Series, которые объединены по общему индексу.
Основные возможности Pandas
-
Чтение и запись данных: Pandas позволяет считывать данные из различных источников, таких как CSV, Excel, базы данных, JSON, HTML и других форматов. Он также предоставляет средства для записи данных в эти форматы.
-
Очистка и обработка данных: Pandas предоставляет мощные средства для очистки и преобразования данных. Это включает в себя удаление дубликатов, обработку пропущенных значений, изменение типов данных, фильтрацию, сортировку и многое другое.
-
Индексация и выборка данных: Pandas обладает богатыми возможностями индексации и выборки данных. Он позволяет осуществлять выборку по индексу, по меткам, по условиям, а также выполнять различные операции по индексу.
-
Агрегация и группировка данных: Pandas предоставляет средства для агрегации и группировки данных по различным критериям. Это позволяет проводить анализ данных, вычислять статистические показатели, создавать сводные таблицы и многое другое.
-
Визуализация данных: Pandas интегрируется с библиотекой визуализации данных Matplotlib, что позволяет легко создавать графики и диаграммы для визуализации данных.