如果您在学习和应用机器学习时使用 Python 技术栈，那么您想要使用的用于数据分析和数据处理的库就是 Pandas。
本文为您简要介绍 Pandas 库，并为您指明入门方向。
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让我们开始吧。
Pandas 用于数据分析。
图片由 gzlu 提供，保留部分权利。
Python 数据分析
Python SciPy 技术栈总体上是一个流行的科学计算栈。它为处理网格数据（如 NumPy）和绘图（如 matplotlib）提供了强大的库。直到最近，这个套件中还缺少一个处理数据的优秀库。
数据通常不是即用型的。处理数据驱动问题（如机器学习）的很大一部分是数据分析和数据整理。
- 数据分析：这是使用统计学和数据可视化等工具，通过理解数据来更好地理解问题。
- 数据整理：这是将原始数据转换为适合您工作的形式的过程，例如数据分析或机器学习。
传统上，您必须自己编写 Python 脚本来执行这些任务。
如今，如果您在 Python 中搜索数据分析，您就无法避免了解 Pandas。它已迅速成为 Python 中处理数据的首选库。
什么是 Pandas？
Pandas 是一个用于数据分析和数据处理的 Python 库。它为 SciPy 框架中缺失的数据处理部分添加了功能。
Pandas 由 Wes McKinney 于 2008 年创建，主要用于量化金融工作。因此，它在处理时间序列数据和图表方面拥有强大的基础。
您可以使用 Pandas 将数据加载到 Python 中并执行数据分析任务。它非常适合处理表格数据，例如来自关系数据库或电子表格的数据。
Wes 将 Pandas 的愿景描述为创建：提供任何语言中最强大、最灵活的开源数据分析和处理工具。
这是一个值得支持的崇高使命，至少可以使您自己的数据分析任务更加轻松。
Pandas 特性
Pandas 用起来很愉快。
根据我的经验，它简单、优雅且直观。从 R 转过来，其习惯用法和操作都很熟悉且相关。
Pandas 构建在 SciPy 技术栈的标准库之上。它使用 NumPy 进行快速数组处理，并提供一些来自 StatsModels 的统计操作和来自 Matplotlib 的图表功能的便捷包装器。
由于该库源于金融领域，因此它非常注重时间序列。它还着重于使用 DataFrame 处理标准网格数据。数据处理是此类库的核心要求，速度已被优先考虑。它速度快，并提供了索引和稀疏性处理等数据结构和操作。
一些重要的特性包括：
- 处理：移动列、切片、重塑、合并、连接、过滤等。
- 时间序列处理：日期/时间操作、重采样、移动窗口和数据集的自动对齐。
- 缺失数据处理：自动排除、删除、替换、插值缺失值。
- 分组操作：类似 SQL 的分组操作。
- 分层索引：数据结构层级，非常适合按列高效组织数据。
- 摘要统计：对数据进行快速而强大的摘要统计。
- 可视化：简化对数据结构的图表访问，例如直方图、箱线图、通用图和散点图矩阵。
Pandas 在宽松的许可证（简化的 BSD）下可用，并且可以与其余的 SciPy 一起轻松安装。
Pandas 资源
以上是对 Pandas 库的简要介绍，还有更多内容需要学习。安装该库，获取一个数据集并开始尝试。这是入门的最佳方式。
访问 Pandas 主页，阅读该库的愿景和特性。您也可以查看该项目的 GitHub 页面。
一个很好的起点是 教程列表，其中包括烹饪书、课程以及网上各种著名的 IPython 笔记本的链接。
最后，对我来说，我经常查阅 API 文档。
论文
我认为论文可以很好地概述一个开源库，尤其是在 Python 和 R 生态系统中。请查看以下论文，了解 Pandas 的结构化概述。
视频
YouTube 上有很多很棒的视频，人们在视频中展示了他们自己的数据和会议上的 Pandas 使用。
一个很好的起点是 Wes 本人制作的 10 分钟 Pandas 教程。可以看看。它有点偏重时间序列数据，但这是一个很棒的快速概述。您还可以查看他为本次教程制作的 IPython 笔记本。
书籍
最后，Wes 是 Python 数据分析权威书籍的作者。如果您想认真学习并实践，也可以考虑购买这本书。它叫做：《Python 数据分析：使用 Pandas、NumPy 和 IPython 进行数据整理》。
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对 Pandas 的精彩介绍。您知道其他语言（如 Java）中是否有类似的库吗？
提前感谢您的时间和关注。
抱歉，我不知道。
Jason 博士您好，
您是否有关于 BCI 的教程？
您能否推荐一些使用 Python 学习 BCI 的入门书籍？
谢谢你
什么是 BCI？
你好
我正在从事这个领域的工作，如果您需要任何帮助，
我很乐意。
我的邮箱：ahmed.wed@hotmail.com
祝您好运。
BCI 是脑机接口。
谢谢，我不知道“脑机接口”。