熊猫是什么？

Pandas是一款快速、强大、灵活、易用的开源数据分析和操作工具，基于Python编程语言构建。其数据结构主要是序列和数据帧。同时，pandas还具有高度优化的性能、智能数据对齐、重塑和旋转数据集等特性。

熊猫游戏攻略

Pandas是Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、清晰的数据结构，旨在简单直观地处理关系型和标记型数据。Pandas旨在成为Python数据分析实践和实战必不可少的高级工具，其长期目标是成为最强大、最灵活、可支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年的不懈努力，熊猫离这个目标越来越近了。

Pandas适合处理以下类型的数据:

与SQL或Excel表类似，具有异构列的表格数据、有序和无序(非固定频率)时间序列数据、具有行和列标签的矩阵数据，包括任何其他形式的观察和统计数据集中的同构或异构数据。当数据转移到pandas数据结构中时，不需要预先标记Pandas数据结构:

熊猫的主要数据结构是Series(一维数据)和DataFrame(二维数据)，足以处理金融、统计、社科、工程等领域的大多数典型用例。对于R用户，DataFrame提供了比R语言data.frame更丰富的功能，Pandas基于NumPy(打开新窗口)开发，可以与其他第三方科学计算支持库完美集成。

维度描述1标记为一维同构阵列的系列2标记为数据帧的可变大小二维异构表熊猫的功能:

一个快速高效的DataFrame对象，用于集成索引的数据操作；在内存数据结构和不同格式之间读写数据的工具:CSV和文本文件、Microsoft Excel、SQL数据库和fast HDF5格式；智能数据对齐和缺失数据的集成处理:在计算中获得基于标签的自动对齐，轻松将杂乱的数据处理成有序的形式；灵活地改造和轮换数据集；基于标签的智能切片、花式索引和大数据集子集；可以在数据结构中插入和删除列，以实现大小的可变性；该引擎使用强大的组来聚合或转换数据，允许数据集被拆分-应用-组合；数据集的高性能合并和链接；层次索引提供了一种在低维数据结构中处理高维数据的直观方式。时间序列-功能:日期范围生成和频率转换，移动窗口统计，日期偏移和滞后。甚至创建特定字段的时间偏移量，加入时间序列而不丢失数据；性能高度优化，关键代码路径用Cython或c编写，Python带熊猫广泛应用于各种学术和商业领域，包括金融、神经科学、经济学、统计学、广告学、网络分析等。