Python으로 팬더를 가져오는 방법

Pandas는 Python용 데이터 분석 패키지입니다. 원래 2008년 4월 AQR Capital Management에서 개발되었으며 2009년 말에 오픈 소스로 공개되었습니다. 현재 Python 데이터에 중점을 둔 PyData 개발 팀에서 계속 개발 및 유지 관리하고 있습니다. 패키지 개발이며 PyData 프로젝트 부분에 속합니다.

Pandas는 원래 금융 데이터 분석 도구로 개발되었으므로 Pandas는 시계열 분석에 대한 훌륭한 지원을 제공합니다. (추천 학습: Python 동영상 튜토리얼)

Pandas라는 이름은 패널 데이터와 Python 데이터 분석에서 유래되었습니다. 패널 데이터는 경제학에서 다차원 데이터 세트를 지칭하는 용어로 Pandas도 패널 데이터 유형을 제공합니다.

데이터 구조:

시리즈: 1차원 배열, Numpy의 1차원 배열과 유사합니다. 둘은 또한 Python의 기본 데이터 구조인 List와 매우 유사합니다. 차이점은 List의 요소는 서로 다른 데이터 유형일 수 있지만 Array와 Series는 동일한 데이터 유형의 저장만 허용하므로 메모리를 더 효율적으로 사용할 수 있다는 점입니다. 컴퓨팅 효율성.

Time- 시리즈: 시간별로 색인된 시리즈입니다.

DataFrame: 2차원 표 형식 데이터 구조. 많은 기능이 R의 data.frame과 유사합니다. DataFrame은 Series의 컨테이너로 이해될 수 있습니다. 다음 내용은 주로 DataFrame을 기반으로 합니다.

Panel: DataFrame의 컨테이너로 이해될 수 있는 3차원 배열입니다.

Pandas에는 두 가지 고유한 기본 데이터 구조가 있습니다. 독자는 이것이 여전히 Python의 라이브러리이기 때문에 두 가지 데이터 구조를 가지고 있으므로 Python의 일부 데이터 유형이 여기에 여전히 적용 가능하며 클래스를 사용하여 자신의 데이터 유형을 정의할 수도 있다는 점에 유의해야 합니다. 그러나 Pandas는 데이터 작업을 더 쉽게 만드는 Series와 DataFrame이라는 두 가지 데이터 유형을 더 정의합니다.

pandas는 Python의 타사 라이브러리이므로 pip install pandas를 직접 사용하여 pandas 및 관련 구성 요소를 자동으로 설치해야 합니다.

pandas 모듈을 가져오고 별칭을 사용하고 Series 모듈을 가져옵니다. . 다음 사용법은 이 가져오기를 기반으로 합니다.

from pandas import Series
import pandas as pd

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위 내용은 Python으로 팬더를 가져오는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!