pandas

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在开始学习 Pandas 教程之前，我们需要具备基本的 Python 基础，如果你对 Python还不了解，可以阅读我们的教程： 1. Python 2.x 版本 2. Python 3.x 版本 3. Matplotlib 教程 在「runoob.com」查看更多資訊 Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。 Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。 Pandas 广泛应用在学术、金

當呼叫時 DataFrame.to_numpy ()，pandas會找到可以容納 DataFrame中所有 dtypes 的NumPy dtype。 這可能最終成為object，這需要將每個值都轉換為Python物件。 - 以下df的DataFrame值皆為浮點數，` DataFrame.to_numpy ()`就相當快。

pandas，也有人稱它為Python界的Excel試算表，pandas在某個程度上填補了Python在資料分析及建模上的缺口，它結合NumPy（Numerical Python的簡稱）的特性，以及試算表和關連式資料庫（SQL）的資料操作能力，可以用來對資料進行重構、切割、聚合及選擇子集合等操作。...

在這篇文章中，介紹了Pandas的基本用法，在處理大筆的資料上會很有幫助，可以順帶結合前一篇NumPy的用法，結合應用，Pandas的應用範圍很廣，所包含的函數也非常的多，但大範圍的想法都包含在本篇的內容了，想要更深入了解的話，可以去Pandas的官網 ...

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在 電腦編程 中， pandas 是用於 資料操縱 和 分析 的 Python 軟體庫。 它建造在 NumPy 基礎上，並為操縱數值 表格 和 時間序列，提供了資料結構和運算操作。 它是在 三條款BSD許可證 下發行的 自由軟體 [2]。 它的名字衍生自術語「縱橫資料」（pan el da ta），這是 計量經濟學 的術語，即包括了對同一 個體 在某個 時期 內多個時間點的 觀測 的 資料集 [3]。 它的名字還可解釋為對短語「Python data analysis」的玩笑 [4]。 2008年，原作者