基于Python構建的專門進行數據操作和分析的開源軟件庫

Pandas 是針對 Python 編程語言進行數據操作和數據分析的熱門軟件庫。

什么是 PANDAS？

Pandas 是一個基于 Python 構建的專門進行數據操作和分析的開源軟件庫，可提供數據結構和運算，進行功能現強大、靈活且易于使用的數據分析和操作。Pandas 為熱門編程語言賦予了處理類似電子表格的數據的能力，從而增強了 Python 功能，除其他關鍵功能外，加快了加載、對齊、操作和合并的速度。后端源代碼以 C 或 Python 編寫時，Pandas 可提供高度優化的性能，這一點備受贊賞。

“Pandas”的名稱源自計量經濟學術語“panel data”，用于描述包含多個時間段觀察結果的數據集。Pandas 庫是在 Python 中執行非常實用的現實分析的高級工具或構建塊。未來，其創作者計劃將 Pandas 發展為適用于任何編程語言的功能更加強大、更靈活的開源數據分析和數據操作工具。

有人稱 Pandas 使用 Python 分析數據，“顛覆了游戲規則”；當前，它已躋身于最熱門、廣泛使用的數據整理工具之列。其中描述了將數據從不可用或錯誤的形式中提取到現代分析處理所需的結構和質量級別時使用的一組概念和一種方法。Pandas 的優勢在于可輕松處理表格、矩陣和時間序列數據等結構化數據格式。此外，它還可以與其他 Python 科學庫結合使用，且效果良好。

PANDAS 的工作原理

Pandas 開源庫內提供了 DataFrame。DataFrame 是二維數組式數據表，其中每列包含一個變量的值，每行包含一組每列的值。DataFrame 中存儲的數據可以是數字、系數，也可以是字符類型。也可以將 Pandas DataFrame 視作系列對象的詞典或集合。

對 R 編程語言熟悉的數據科學家和編程人員都知道，可以使用 DataFrame 將數據存儲在易于概述的網格中。這表明 Pandas 主要用于 DataFrame 形式的機器學習。

Pandas 支持導入和導出不同格式的表格數據，如 CSV 或 JSON 文件。

此外，Pandas 還支持各種數據操作運算和數據清理功能，包括選擇子集、創建衍生列、排序、連接、填充、替換、匯總統計數據和繪圖。

Python 軟件包索引（Python 編程語言軟件庫）的編制者表示，Pandas 非常適合處理多種數據，包括：

包含異構類型列的表格數據，如 SQL 表或 Excel 電子表格

有序和無序（可能并非固定頻率）時間序列數據

具有行和列標簽的任意矩陣數據（同構類型或異構類型）

其他任何形式的可觀察/統計數據集。實際上，數據完全無需標記即可放入 pandas 數據結構中。

PANDAS 的優勢

此外，Python 軟件包索引的編制者還表示，Pandas 為數據科學家和開發者提供了幾個關鍵優勢，包括：

輕松處理浮點和非浮點數據中的缺失數據（表示為 NaN）

大小易變性：可以從 DataFrame 和更高維度的對象中插入和刪除列

自動和顯式數據對齊：可以將對象顯式對齊到一組標簽；或者用戶只需忽略標簽，讓序列、DataFrame 等在計算中自動調整數據

強大、靈活的分組功能，對數據集執行分割-應用-組合操作，進行數據聚合和轉換

可輕松將其他 Python 和 Numpy 數據結構中參差不齊、索引不同的數據轉換為 DataFrame 對象

大型數據集基于標簽的智能切片、精美索引和子集構建

直觀的數據集合并與連接

靈活的數據集重塑和旋轉

坐標軸的分層標記（每個記號可能具有多個標簽）

強大的 I/O 工具，用于加載平面文件（CSV 和分隔文件）、Excel 文件和數據庫中的數據，以及保存/加載超快速 HDF5 格式的數據

特定于時間序列的功能：日期范圍生成和頻率轉換、窗口統計數據遷移、日期調整和延遲

Pandas 庫的其他優勢還包括：缺失數據的數據對齊和集成處理；數據集合并與連接；數據集重塑和旋轉；分層軸索引（以便在低維數據結構中處理高維數據）以及基于標簽的切片。

PYTHON 和 PANDAS

由于 Pandas 是基于 Python 編程語言構建的，因此讓我們簡要回顧一下 Python 編程語言。

Python 因其易用性深受數據科學家喜愛，自 1991 年發布首個版本以來不斷演進，已成為網絡應用程序、數據分析和機器學習領域的熱門編程語言之一。

Python 具有出色的易用性，它采用高度可讀的語法，即使是初學者也無需花費多少時間學習即可生成程序。這樣，開發者和數據科學家可以將更多時間用在解決業務問題上，同時也減少了處理語言復雜性的時間。

Python 可在當今使用的所有重要操作系統以及除 Pandas 之外的主要庫上運行。API 服務還提供了 Python 鏈接或包裝器。這樣，Python 即可與其他服務和庫交互。

除了易于使用之外，Python 深受數據科學家和機器學習開發者喜愛還有一個重要原因。隨著 Pandas 和 Numpy 等數據處理庫以及 Seaborn 和 Matplotlib 等數據可視化工具的推出，Python 成為了機器學習和數據科學家以及構建機器學習系統的開發者的通用語言。

PANDAS 與數據科學家

Pandas 解決了數據科學家在使用與科學和商業研究環境相關的語言時經常遇到的許多問題。在數據科學中，通常會將處理數據細分為多個階段，包括之前所述的整理和數據清理；數據分析和建模；將分析整理成適合繪圖的形式或以表格形式顯示出來。在處理這些任務及其他任務關鍵型數據科學任務時，Pandas 表現卓越。

GPU 加速的 DATAFRAMES

CPU 由專為按序串行處理優化的幾個核心組成，而 GPU 則擁有一個大規模并行架構，當中包含數千個更小、更高效的核心，專為同時處理多重任務而設計。與僅包含 CPU 的配置相比，GPU 的數據處理速度快得多。它們還因其超低浮點運算（性能）單價深受歡迎，其還可通過加快多核服務器的并行處理速度，解決當前的計算性能瓶頸問題。?

過去幾年 GPU 一直肩負著推動深度學習發展的重任，而 ETL 和傳統機器學習工作負載依然是采用 Python 進行編寫，并且通常是使用 Scikit-Learn 等單線程工具或通過 Spark 等大型多 CPU 分布式解決方案進行編寫。

NVIDIA 開發了 RAPIDS，這是一個開源的數據分析和機器學習加速平臺，用于完全在 GPU 中執行端到端數據科學訓練管線。它依賴于 NVIDIA CUDA?基元進行低級別計算優化，但通過用戶友好型 Python 界面實現 GPU 并行結構和極高的顯存帶寬。

RAPIDS 側重于有關分析和數據科學的通用數據準備任務，可提供 GPU 加速的 DataFrame。DataFrame 模仿 pandas API，且構建在 Apache Arrow 之上。它集成了 scikit-learn 和各種機器學習算法，無需支付典型的序列化成本即可更大限度實現互操作性和高性能。這可加速端到端流程（從數據準備到機器學習，再到深度學習）。? RAPIDS 還包括對多節點、多 GPU 部署的支持，大大加快了對更大規模數據集的處理和訓練。