由于 pandas 基于 Python 编程语言而构建,因此有必要了解为什么 Python 是一个如此强大的数据科学和分析工具。
自 1991 年推出以来,Python 编程日渐受到欢迎,成为 Web 开发、数据分析和机器学习的热门语言。其语法简单易读,便于初学者与高级用户集中精力解决问题,而避开低级语言的复杂性。由 pandas、NumPy、Matplotlib 和 Jupyter 等库和工具构成的庞大生态系统进一步提高了这种易用性。
pandas API 利用 Python 的这些优势,为数据操作和分析提供了可靠功能。用于字符串操作的 str 方法等函数以及对自定义 lambda 函数的支持,使用户能够直接在其工作流中写入清晰直观的算法。由于 Python 兼容 NumPy 等其他库,因此可以将数值计算与 pandas 的数据处理功能相集成。
Python 的生态系统使其能够通过 API 包装器与外部系统和服务进行交互。因此,无论是在本地系统还是基于云的环境中,都可更加轻松地将 pandas 集成到更大规模的数据工作流中。在可视化方面,Matplotlib 等库与 pandas 相辅相成,实现了清晰有效的数据图形表示。
Python 和 pandas 的官方文档提供全面的指南和代码示例,对学习该语言及其库大有裨益。这些资源与 Jupyter Notebook 等交互式工具相结合,使 Python 成为开发和测试数据驱动式算法的热门选择。
Python 将 Python 编程的灵活性、pandas 和 NumPy 等库的强大功能以及 Matplotlib 等可视化工具融为一体,提供了一个高度集成的环境,以便轻松应对复杂的数据挑战。