Pandas最初被作為金融數(shù)據(jù)分析工具而開(kāi)發(fā)出來(lái)，因此，pandas為時(shí)間序列分析提供了很好的支持。

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Pandas的名稱來(lái)自于面板數(shù)據(jù)（panel data）和python數(shù)據(jù)分析（data analysis）。panel data是經(jīng)濟(jì)學(xué)中關(guān)于多維數(shù)據(jù)集的一個(gè)術(shù)語(yǔ)，在Pandas中也提供了panel的數(shù)據(jù)類型。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

Series：一維數(shù)組，與Numpy中的一維array類似。二者與Python基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)List也很相近，其區(qū)別是：List中的元素可以是不同的數(shù)據(jù)類型，而Array和Series中則只允許存儲(chǔ)相同的數(shù)據(jù)類型，這樣可以更有效的使用內(nèi)存，提高運(yùn)算效率。

Time- Series：以時(shí)間為索引的Series。

DataFrame：二維的表格型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。很多功能與R中的data.frame類似?？梢詫ataFrame理解為Series的容器。以下的內(nèi)容主要以DataFrame為主。

Panel ：三維的數(shù)組，可以理解為DataFrame的容器。

Pandas 有兩種自己獨(dú)有的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。讀者應(yīng)該注意的是，它固然有著兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，因?yàn)樗廊皇?Python 的一個(gè)庫(kù)，所以，Python 中有的數(shù)據(jù)類型在這里依然適用，也同樣還可以使用類自己定義數(shù)據(jù)類型。只不過(guò)，Pandas 里面又定義了兩種數(shù)據(jù)類型：Series 和 DataFrame，它們讓數(shù)據(jù)操作更簡(jiǎn)單了。

因?yàn)閜andas是python的第三方庫(kù)所以使用前需要安裝一下，直接使用pip install pandas 就會(huì)自動(dòng)安裝pandas以及相關(guān)組件

導(dǎo)入pandas模塊并使用別名，以及導(dǎo)入Series模塊，以下使用基于本次導(dǎo)入。

from pandas import Series

import pandas as pd

網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題：python導(dǎo)入pandas具體步驟方法-創(chuàng)新互聯(lián)
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