Pandas é uma poderosa e flexível biblioteca de código aberto em Python, projetada para análise e manipulação de dados. Ela fornece estruturas de dados rápidas, eficientes e intuitivas, como DataFrame e Series, que simplificam o manuseio de dados estruturados (tabulares, multidimensionais, potencialmente heterogêneos) e séries temporais. Pandas visa ser o bloco de construção fundamental de alto nível para análise de dados prática e do mundo real em Python, oferecendo uma ampla gama de funcionalidades para agilizar as tarefas de processamento de dados.
Características e Funcionalidades Principais:
- Tratamento de Dados Ausentes: Pandas oferece fácil tratamento de dados ausentes, representados como `NaN`, `NA` ou `NaT`, tanto em dados de ponto flutuante quanto em dados não de ponto flutuante.
- Mutabilidade de Tamanho: Colunas podem ser inseridas e deletadas de DataFrame e objetos de dimensões superiores, permitindo manipulação dinâmica de dados.
- Alinhamento de Dados: O alinhamento automático e explícito de dados garante que os objetos possam ser alinhados a um conjunto de rótulos, facilitando cálculos precisos.
- Operações de Agrupamento: Funcionalidade poderosa e flexível de agrupamento permite operações de dividir-aplicar-combinar em conjuntos de dados para agregação e transformação de dados.
- Conversão de Dados: Simplifica a conversão de dados indexados de forma diferente em outras estruturas de dados Python e NumPy em objetos DataFrame.
- Indexação e Subconjuntos: Fornece fatiamento inteligente baseado em rótulos, indexação avançada e criação de subconjuntos de grandes conjuntos de dados.
- Mesclagem e Junção: Facilita a mesclagem e junção intuitiva de conjuntos de dados.
- Remodelagem e Pivotagem: Oferece remodelagem e pivotagem flexíveis de conjuntos de dados.
- Rotulagem Hierárquica: Suporta rotulagem hierárquica de eixos, permitindo múltiplos rótulos por marcação.
- Ferramentas de I/O Robustas: Inclui ferramentas robustas para carregar dados de arquivos planos (CSV e delimitados), arquivos Excel, bancos de dados, e salvar/carregar dados do formato ultrarrápido HDF5.
- Funcionalidade de Séries Temporais: Fornece funcionalidade específica para séries temporais, incluindo geração de intervalos de datas, conversão de frequência, estatísticas de janela móvel, e deslocamento e atraso de datas.
Valor Principal e Soluções para Usuários:
Pandas aborda os desafios da análise de dados oferecendo um conjunto abrangente de ferramentas que simplificam o processo de manipulação, limpeza e análise de dados. Suas estruturas de dados e funções intuitivas permitem que os usuários realizem operações complexas com código mínimo, aumentando a produtividade e permitindo o manuseio eficiente de grandes conjuntos de dados. Ao fornecer integração perfeita com outras bibliotecas e ferramentas Python, Pandas serve como uma pedra angular para fluxos de trabalho de ciência de dados, capacitando os usuários a extrair insights e tomar decisões baseadas em dados de forma eficaz.
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