pandas

7 Травня, 2016 1

pandas – программная библиотека на языке Python для обработки и анализа данных.

Работа pandas с данными строится поверх библиотеки NumPy, являющейся инструментом более низкого уровня. pandas предоставляет специальные структуры данных и операции для манипулирования числовыми таблицами и временными рядами.

Название библиотеки происходит от эконометрического термина «панельные данные», используемого для описания многомерных структурированных наборов информации. pandas распространяется под новой лицензией BSD.

Область применения pandas

Несмотря на то, что Python в течение долгого времени успешно применяется для очистки и подготовки данных, его использование при проведении анализа и моделирования затруднено. Зачастую требуется выполнять часть задач при помощи инструментов, отражающих специфику предметной области, таких как язык R. Возможности pandas восполняют описанный недостаток, позволяя полностью проводить все этапы анализа информации на Python.

Сейчас в pandas реализована лишь малая часть возможностей моделирования, однако работа в данном направлении находится в приоритете. На данный момент разработчики рекомендуют обратить внимание на такие пакеты как statsmodels и scikit-learn.

Основные возможности pandas

• Объект DataFrame для манипулирования индексированными массивами двумерных данных;
• 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» (англ. split-apply-combine);
• 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 т. д..

Библиотека оптимизирована для высокой производительности, наиболее важные части кода написаны на Cython и C.

Ссылки

Сайт pandas

Скачать pandas 32-bit

Скачать pandas 64-bit