關於 pandas #

發展歷史 #

pandas 於 2008 年在 AQR Capital Management 開始開發。到 2009 年底，它已經 開源，並且今天仍然得到世界各地誌同道合的社群的積極支援，他們貢獻寶貴的時間和精力，幫助開源 pandas 成為可能。感謝 我們所有的貢獻者。

自 2015 年以來，pandas 一直是 NumFOCUS 贊助的專案。這將有助於確保 pandas 作為世界一流的開源專案的發展成功。

時間表 #

• 2008：pandas 開始開發
• 2009：pandas 開源
• 2012：《Python for Data Analysis》第一版出版
• 2015：pandas 成為 NumFOCUS 贊助的專案
• 2018：首次線下核心開發者衝刺

庫亮點 #

• 用於資料操作的快速高效的 DataFrame 物件，帶有整合索引；

• 用於在記憶體資料結構和不同格式之間讀取和寫入資料的工具：CSV 和文字檔案、Microsoft Excel、SQL 資料庫以及快速的 HDF5 格式；

• 智慧的資料對齊和整合的缺失資料處理：在計算中獲得自動基於標籤的對齊，並輕鬆將混亂的資料處理成有序的形式；

• 靈活的資料集重塑和透視；

• 智慧的基於標籤的切片、花式索引和大資料集的子集劃分；

• 可以從資料結構中插入和刪除列以實現大小可變性；

• 透過強大的分組依據引擎對資料進行聚合或轉換，該引擎允許對資料集進行拆分-應用-合併操作；

• 高效能的資料集合併和連線；

• 分層軸索引提供了一種直觀的方式來在較低維度的​​資料結構中處理高維度資料；

• 時間序列功能：日期範圍生成和頻率轉換、移動視窗統計、日期移位和滯後。甚至可以建立特定域的時間偏移量，並且在不丟失資料的情況下連線時間序列；

• 效能高度最佳化，關鍵程式碼路徑用 Cython 或 C 編寫。

• Python 結合 pandas 在各種學術和商業領域都有應用，包括金融、神經科學、經濟學、統計學、廣告、網路分析等。

使命 #

pandas 旨在成為用 Python 進行實際、真實世界資料分析的基本高階構建塊。此外，它還有更廣泛的目標，即成為任何語言中最強大、最靈活的開源資料分析/操作工具。

願景 #

一個數據分析和操作軟體的世界，它

• 人人可及
• 使用者免費使用和修改
• 靈活
• 強大
• 易於使用
• 快速

價值觀 #

pandas 的核心是尊重和歡迎所有人，包括使用者、貢獻者和更廣泛的社群。無論經驗水平、性別、性別認同和表達、性取向、殘疾、外表、體型、種族、民族、年齡、宗教或國籍如何。