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1、按索引匹配的廣播機(jī)制，這里的廣播機(jī)制與numpy廣播機(jī)制還有很大不同。
2、便捷的數(shù)據(jù)讀寫操作，相比于numpy僅支持?jǐn)?shù)字索引，Pandas的兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)均支持標(biāo)簽索引，包括bool索引也是支持的。
3、類比SQL的join和groupby功能，pandas可以很容易實(shí)現(xiàn)SQL這兩個(gè)核心功能，實(shí)際上，SQL的絕大部分DQL和DML操作在pandas中都可以實(shí)現(xiàn)。
4、類比Excel的數(shù)據(jù)透視表功能，Excel中最為強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具之一是數(shù)據(jù)透視表，這在pandas中也可輕松實(shí)現(xiàn)。
5、自帶正則表達(dá)式的字符串向量化操作，對(duì)pandas中的一列字符串進(jìn)行通函數(shù)操作，而且自帶正則表達(dá)式的大部分接口。
豐富的時(shí)間序列向量化處理接口。
常用的數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)功能，包括基本統(tǒng)計(jì)量、分組統(tǒng)計(jì)分析等。
集成matplotlib的常用可視化接口，無論是series還是dataframe，均支持面向?qū)ο蟮睦L圖接口。
實(shí)例
import numpy as np
import pandas as pd
# 創(chuàng)建一個(gè)符合正態(tài)分布的10個(gè)股票5天的漲跌幅數(shù)據(jù)
stock_change = np.random.normal(0, 1, (10, 5))
pd.DataFrame(stock_change)
# 添加行索引
stock = ["股票{}".format(i) for i in range(10)]
pd.DataFrame(stock_change, index=stock)
# 添加列索引
date = pd.date_range(start="20200101", periods=5, freq="B")
data = pd.DataFrame(stock_change, index=stock, columns=date)
# 屬性
print(data.shape)
print(data.index)
print(data.columns)
print(data.values)
data.T # 行列轉(zhuǎn)置
# 方法
data.head(3) # 開頭3行
data.tail(2) # 最后2行以上就是python中pandas功能特色的介紹，希望對(duì)大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)指路：創(chuàng)新互聯(lián)python教程
本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1，DELL G3電腦。
分享題目：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python中pandas有哪些功能特色
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