熊猫最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,熊猫为时间序列分析提供了很好的支持。
熊猫的名称来自于面板数据(面板数据)和python数据分析(数据分析).panel数据是经济学中关于多维数据集的一个术语,在熊猫中也提供了面板的数据类型。
<强>数据结构:
<强> 系列:一维数组,与Numpy中的一维数组类似。二者与Python基本的数据结构列表也很相近,其区别是:中列表的元素可以是不同的数据类型,而数组和系列中则只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效率。
<强>——系列:以时间为索引的系列。
<强> DataFrame :二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为系列的容器。以下的内容主要以DataFrame为主。
<强>面板/强>:三维的数组,可以理解为DataFrame的容器。
熊猫有两种自己独有的基本数据结构。读者应该注意的是,它固然有着两种数据结构,因为它依然是Python的一个库,所以,Python中有的数据类型在这里依然适用,也同样还可以使用类自己定义数据类型。只不过,熊猫里面又定义了两种数据类型:系列和DataFrame,它们让数据操作更简单了。
因为熊猫是python的第三方库所以使用前需要安装一下,直接使用pip安装熊猫就会自动安装熊猫以及相关组件
导入熊猫模块并使用别名,以及导入系列模块,以下使用基于本次导入。
