科學計算包Pandas

Pandas 是 Python 的核心數據分析支持庫，提供了快速、靈活、明確的數據結構，旨在簡單、直觀地處理關系型、標記型數據。

Pandas 的目標是成為 Python 數據分析實踐與實戰的必備高級工具，其長遠目標是成為最強大、最靈活、可以支持任何語言的開源數據分析工具。

經過多年不懈的努力，Pandas 離這個目標已經越來越近了。?

Pandas 適用于處理以下類型的數據：?

與 SQL 或 Excel 表類似的，含異構列的表格數據;?

有序和無序(非固定頻率)的時間序列數據;?

帶行列標簽的矩陣數據，包括同構或異構型數據;?

任意其它形式的觀測、統計數據集, 數據轉入 Pandas 數據結構時不必事先標記。

Pandas 的主要數據結構是 Series(一維數據)與 DataFrame(二維數據)，這兩種數據結構足以處理金融、統計、社會科學、工程等領域里的大多數典型用例。對于 R 用戶，DataFrame 提供了比 R 語言 data.frame 更豐富的功能。Pandas 基于 NumPy 開發，可以與其它第三方科學計算支持庫完美集成。

Pandas 就像一把萬能瑞士軍刀，下面僅列出了它的部分優勢 ：?

處理浮點與非浮點數據里的缺失數據，表示為 NaN；?

大小可變：插入或刪除 DataFrame 等多維對象的列；?

自動、顯式數據對齊：顯式地將對象與一組標簽對齊，也可以忽略標簽，在 Series、DataFrame 計算時自動與數據對齊；

強大、靈活的分組(group by)功能：拆分-應用-組合數據集，聚合、轉換數據；?

把 Python 和 NumPy 數據結構里不規則、不同索引的數據輕松地轉換為 DataFrame 對象；

基于智能標簽，對大型數據集進行切片、花式索引、子集分解等操作；?

直觀地合并(merge)、**連接(join)**數據集；?靈活地重塑(reshape)、**透視(pivot)**數據集；?

軸支持結構化標簽：一個刻度支持多個標簽；

成熟的 IO 工具：讀取文本文件(CSV 等支持分隔符的文件)、Excel 文件、數據庫等來源的數據，利用超快的 HDF5 格式保存 / 加載數據；?

時間序列：支持日期范圍生成、頻率轉換、移動窗口統計、移動窗口線性回歸、日期位移等時間序列功能。?

這些功能主要是為了解決其它編程語言、科研環境的痛點。

處理數據一般分為幾個階段：數據整理與清洗、數據分析與建模、數據可視化與制表，Pandas 是處理數據的理想工具。?

其它說明： Pandas 速度很快。

Pandas 的很多底層算法都用 Cython 優化過。然而，為了保持通用性，必然要犧牲一些性能，如果專注某一功能，完全可以開發出比 Pandas 更快的專用工具。 Pandas 是 statsmodels 的依賴項，因此，Pandas 也是 Python 中統計計算生態系統的重要組成部分。 Pandas 已廣泛應用于金融領域。

NumpyNumpy( Numeric Python)是 Python科學計算的基礎工具包，它提供的功能包括:快速高效的多維數組 naray，大多數 Python的多維數據組都是基于Numpy進行處理的基于數組整體或元素級別進行科學計算的能力，需要迭代循環比較成熟的(廣播)函數庫用于整合C、C++和 Fortran代碼到 Python的工具包?實用的線性代數、傅里葉變換和隨機數生成函數Numpy和稀硫矩陣運算包Scipy配合使用更加方便1)在 Python或 Ipython中導入庫后通過 version_屬性查看有關 Numpy更多信息，請查閱htp:/www. numpy. org/ScipyScipy(Scientific Computing Tools for Python)是一組專門解決科學和工程計算不同場景的主題工具包，主要功能包括:數值積分和微分方程求解器擴展了有 numpy.linal的線性代數歷程和矩陣分解功能函數優化器(最小化器)以及根查找方法信號處理工具。系數矩陣和系數線性系統求解器

StatsmodelsStatsmodels是 Python統計建模和計量經濟學的工具包，包括一些描述性統計模型估計和統計測試，集成了多種線性回歸模型、廣義線性回歸模型、離散數據分布、時間序列分析模型、非參數估計、生存分析、主成分分析、核密度估計以及廣泛統計預測和繪圖等功能。Statsmodels的安裝則直接使用plp insta11 statsmode1s即可。安裝成功后輸入import statsmodels 時，若不報錯則說明該庫已經成功安裝。有關 Statsmodels的更多信息，具體查看https://www.statsmodels.org/dev/regression.htmlscikit-learnscikit-learn(又稱 Sklearn)是一個基于 Python的機器學習綜合庫，內置監督式學習和非監督式學習兩類機器學習方法，包括各種回歸、K近鄰、貝葉斯、決策樹、混合高斯模型、聚類、分類、流式學習、人工神經網絡、集成方法等主流算法，是Python數據挖掘和機器學習的主要庫之一。學習網址：https://scikit-learn.org/stable/

總結

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