分析很重要的7个Python库

NumPy是Numerical Python的简写，是Python数值计较的基石。它提供多种数据布局、算法以及大部门涉及Python数值计较所需的接口。NumPy还包罗其他内容：

快速、高效的多维数组工具ndarray

基于元素的数组计较或数组间数学操纵函数

用于读写硬盘中基于数组的数据集的器材

线性代数操纵、傅里叶调动以及随机数天生

成熟的C说话API，应承Python拓展和当地的C或C++代码会见NumPy的数据布局和计较办法。

除了NumPy赋予Python的快速数组处理赏罚手段之外，NumPy的另一个首要用途是在算法和库之间作为数据转达的数据容器。对付数值数据，NumPy数组可以或许比Python内建数据布局更为高效地存储和操纵数据。

另外，用底层说话编写的库，譬喻用C或Fortran编写的库，可以在NumPy数组存储的数据上直接操纵，而无须将数据复制到其他内存中后再操纵。因此，很多Python的数值计较器材将NumPy数组作为基本数据布局，或与NumPy举办无缝互操纵。

pandas提供了高级数据布局和函数，这些数据布局和函数的计划使得操作布局化、表格化数据的事变快速、简朴、有示意力。它呈现于2010年，辅佐Python成为强盛、高效的数据说明情形。常用的pandas工具是DataFrame，它是用于实现表格化、面向列、行使队列标签的数据布局;以及Series，一种一维标签数组工具。

pandas将表格和相关型数据库(譬喻SQL)的机动数据操纵手段与NumPy的高机能数组计较的理念相团结。它提供伟大的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简朴。因为数据操纵、预处理赏罚、洗濯在数据说明中是重要的手艺，pandas将是重要主题。

先容一点配景常识，早在2008年，我在一家量化投资企业——AQR成本打点公司供职时，便开始了pandas的开拓。当时辰，我有一些奇异的需求是器材清单上任何单个器材无法满意的：

带有标签轴，支持自动化或显式数据对齐成果的数据布局——这可以防备未对齐数据和差异数据源的差异索引数据所引起的常见错误

集成时刻序列函数成果

可以或许同时处理赏罚时刻序列数据和非时刻序列数据的同一数据布局

可以生涯元数据的算术操纵和简化

机动处理赏罚缺失数据

风行数据库(譬喻基于SQL的数据库)中的归并等相关型操纵

我想将以上的事变在统一个处所完成，最好还能在一个拥有通用软件开拓手段的说话中实现。Python就是一个很好的备选项，可是当时辰并没有这类数据布局的整合集，也没有能提供相干成果的器材。功效就是pandas最初被开拓出来用于办理金融和贸易说明题目，pandas尤其善于深度时刻序列和处理赏罚贸易历程中发生的时刻索引数据。

行使R说话举办统计计较的用户对DataFrame的名称会很是认识，由于这个工具是按摄影似的R data.frame工具举办定名的。与Python差异的是，数据框在R说话中是尺度库中的内容。因此，pandas中的许多特性凡是与R焦点的实现可能R的附加库提供的成果同等。

（编辑：湖南网）

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