Русская Википедия:Pandas
Шаблон:Не путать Шаблон:Заголовок со строчной буквы Шаблон:Карточка программы pandas — программная библиотека на языке Python для обработки и анализа данных. Работа pandas с данными строится поверх библиотеки NumPy, являющейся инструментом более низкого уровня. Предоставляет специальные структуры данных и операции для манипулирования числовыми таблицами и временны́ми рядами. Название библиотеки происходит от эконометрического термина «панельные данные», используемого для описания многомерных структурированных наборов информации. pandas распространяется под новой лицензией BSD.
Область применения
Основная область применения — обеспечение работы в рамках среды Python не только для сбора и очистки данных, но для задач анализа и моделирования данных, без переключения на более специфичные для статобработки языки (такие, как R и Octave).
Также активно ведётся работа по реализации «родных» категориальных типов данных.
Пакет прежде всего предназначен для очистки и первичной оценки данных по общим показателям, например среднему значению, квантилям и так далее; Шаблон:Iw он в полном смысле не является, однако наборы данных типов DataFrame и Series применяются в качестве входных в большинстве модулей анализа данных и машинного обучения (SciPy, Шаблон:Iw и других).
Возможности
Основные возможности библиотеки:
- Объект DataFrame для манипулирования индексированными массивами двумерных данных[1]
- Инструменты для обмена данными между структурами в памяти и файлами различных форматов
- Встроенные средства совмещения данных и способы обработки отсутствующей информации
- Переформатирование наборов данных, в том числе создание сводных таблиц
- Срез данных по значениям индекса, расширенные возможности индексирования, выборка из больших наборов данных
- Вставка и удаление столбцов данных
- Возможности группировки позволяют выполнять трёхэтапные операции типа «разделение, изменение, объединение» (Шаблон:Lang-en).
- Слияние и объединение наборов данных
- Иерархическое индексирование позволяет работать с данными высокой размерности в структурах меньшей размерности
- Работа с временными рядами: формирование временных периодов и изменение интервалов и так далее
Библиотека оптимизирована для высокой производительности, наиболее важные части кода написаны на Cython и Си.
История
Разработка пакета начата в 2008 году сотрудником Шаблон:Iw Шаблон:Нп2. Перед уходом из AQR ему удалось убедить руководство позволить опубликовать исходный код библиотеки под свободной лицензией.
Другой работник AQR — Чан Шэ — присоединился к проекту в 2012 году, став вторым главным разработчиком библиотеки. Примерно в то же время библиотека набрала популярность в среде Python-разработчиков, и к проекту присоединилось множество новых участников.[2]
Примеры использования
Кривые
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 5), columns=list('ABCDE'))
df=df.cumsum() # Return cumulative sum over a DataFrame or Series axis
df.plot()
plt.show()
Диаграмма
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=list('ABCDE'))
df.plot.bar(stacked=True)
plt.show()
График
df = pd.DataFrame(np.random.rand(7, 5), columns=list('ABCDE'))
df.plot.box()
plt.show()
Гистограмма
data = pd.Series(np.random.normal(size=100))
data.hist(grid=False)
plt.show()
Примечания
Литература
Шаблон:Python Шаблон:Научное программное обеспечение на Python
