使用 Python Pandas 库有哪些优势?
首先，它提供各种工具，支持将数据加载到任何文件格式的数据对象(Pandas DataFrame 和 Series)中。这意味着我们可以使用任何 Pandas 输入函数读取任何文件格式的表格数据。一些 Pandas 输入函数包括 read_table、read_csv、read_html、read_excel、read_json、read_orc、read_sql 等等。
示例
df = pd.read_table('file.txt',sep='')
df
解释
在上面的例子中，我们有一个包含表格数据的文本文件，数据之间(每列之间)用空格分隔。这里我们使用 read_table 方法和关键字参数 sep 创建了一个 DataFrame。关键字参数 sep 的输入为空格("“ “")，因为此文本文件中的数据仅由空格分隔。
输出
column1 column2 0 1 2 1 3 4 2 5 6
以上输出是存储在 Pandas 数据对象(DataFrame 对象)df 中的数据，它是来自文本文件"file.txt"的表格数据。
同样，Pandas 库中也提供了各种功能，例如
我们可以自定义已索引 DataFrame 对象的表索引。
我们可以重塑 DataFrame 对象中的数据，以从数据表中获取更多信息。重塑 DataFrame 可以使用许多方法，例如 Pivot、Melt 等。
我们可以使用 Pandas 数据对象中面向标签的切片技术对数据进行切片。可以通过 range、loc 和 iloc 方法实现。
示例
Series[:2]
解释
在上面的例子中，我们得到了一个 pandas Series 对象的切片集合，这里我们通过对 pandas 数据对象(Series 对象)进行切片范围操作来实现。
我们可以高效地合并高性能数据集(多个 DataFrame)。
它支持时间序列功能，因此我们可以处理与日期和时间相关的数据。
Pandas 包包含多种方便的数据过滤操作方法。
同样，这个 pandas 包中还有更多功能可用于处理任何形式的数据在 python 中。
