pandas: powerful Python data analysis toolkit - 0.14.0

### 文档总结：《pandas: powerful Python data analysis toolkit - 0.14.0》 #### 1. **pandas 简介** pandas 是一个强大的 Python 数据分析工具包，提供了快速、灵活且表达丰富的数据结构，旨在让处理“关系型”或“标记型”数据更加简单和直观。它是 Python 中实际数据分析的基础高级构建块，目标是成为开放源代码中最强大、最灵活的数据分析/操作工具。 #### 2. **核心功能** - **数据处理**：支持数据清洗、分析和整理，适用于数据清洗（munging）、分析/建模和结果展示。 - **高性能**：底层算法经过优化，部分代码使用 Cython 提升性能，但过度的通用化可能牺牲部分性能。 - **生态系统**：pandas 是 statsmodels 的依赖，广泛应用于金融领域。 #### 3. **文档导航与依赖** - 文档内容涵盖了 pandas 的功能、版本更新和使用延展，假设读者熟悉 NumPy。 #### 4. **版本更新亮点** - **v0.14.0**（2014年5月31日发布）： - 正式支持 Python 3.4。 - SQL 接口升级，使用 sqlalchemy。 - MultiIndex 支持切片器，支持单索引与多索引 DataFrame 的联接。 - 统计功能增强，如移动窗口统计、回归分析。 - plotting 函数改进，增加了 hexbin、面积图和饼图。 - 性能优化，特别是 I/O 操作。 - **早期版本更新**： - **v0.13.0**：新增了 Float64Index 支持、HDFStore 查询语法、插值方法和纳秒时间偏移支持。 - **v0.12.0**：统一 I/O API 命名，增加了对 HTML、STATA、JSON 文件的读写支持，支持正则表达式过滤。 - **v0.6.1**：新增了对 Series 的快速访问方法 get_value 和 set_value，支持 Spearman 和 Kendall 相关系数计算。 - **v0.5.0**：API 更改，性能优化，新增了对 BigQuery 的支持。 #### 5. **基本功能概览** - **数据结构**： - Series：标记型一维数组。 - DataFrame：标记型二维表格。 - Panel：三维数据结构（旧版本支持）。 - **关键功能**： - 数据预览：`head()` 和 `tail()` 方法用于快速查看数据样本。 - 数据选择与过滤：支持基于标签和位置的高效数据访问。 #### 6. **API 参考** - **Panel4D**：支持稀疏数据结构，并提供 `to_dense()`、`to_excel()`、`to_hdf()` 等方法，但在后续版本中已逐步淡化。 #### 总结 文档详细介绍了 pandas 的功能特点、版本更新和核心数据结构，强调其在数据分析中的高效性和灵活性，同时提供了从基本功能到高级操作的完整参考。