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熟练使用工具能够让程序员的工作效率得到很大的提升，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，python数据分析常用工具特点。
Pandas是Python中常用到的数据操作和分析工具包，它构建在Numpy之上，具备简洁的使用接口和高效的处理效率。数据科学、机器学习AI应用过程，涉及数据清洗和分析的操作也频繁使用到Pandas。
Pandas有着与Numpy类似的代码风格，但Pandas主要基于其Dataframe对象处理表格型或异质型数据，而之前介绍到的Numpy更适合处理同质的数值类型数据。
当我们提到python数据分析的时候，大部分情况下都会使用Pandas进行操作。本篇为pandas系列的导语，对pandas进行简单介绍，整个系列覆盖以下内容：
图解Pandas核心操作函数大全
图解Pandas数据变换高级函数
Pandas数据分组与操作
方便地处理浮点与非浮点数据里的缺失数据，表示为NaN;
大小可变：插入或删除DataFrame等多维对象的列;
自动、显式数据对齐：显式地将对象与一组标签对齐，也可以忽略标签，在Series、DataFrame计算时自动与数据对齐;
强大、灵活的分组(groupby)功能：拆分-应用-组合数据集，聚合、转换数据;
把Python和NumPy数据结构里不规则、不同索引的数据轻松地转换为DataFrame对象;
基于智能标签，对大型数据集进行切片、花式索引、子集分解等操作;
直观地合并(merge)、连接(join)数据集;
灵活地重塑(reshape)、透视(pivot)数据集;
轴支持结构化标签：一个刻度支持多个标签;
成熟的IO工具：读取文本文件(CSV等支持分隔符的文件)、Excel文件、数据库等来源的数据，利用超快的HDF5格式保存/加载数据;
时间序列：支持日期范围生成、频率转换、移动窗口统计、移动窗口线性回归、日期位移等时间序列功能。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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2025-04-27
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