pandas的統計計算函式是什麼
1樓：蝕花墨羽
<>pandas 是基於numpy 的一種工具，該工具是為解決資料分析任務而建立的。pandas 納入了大量庫和一些標準的資料模型，提供了高效地操作大型資料集所需的工具。pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理資料的函式和方法。
你很快就會發現，它是使python成為強大而高效的資料分析環境的重要因素之一。
python由荷蘭數學和電腦科學研究學會的吉多·範羅蘇姆於告弊1990年代初設計，作為一門叫做abc語言的替代品。python提供了高效的高階資料結構，還能簡單有效地物件導向程式設計。
python語法和動態型別，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平臺上寫指令碼和快速開發應用的程式語言， 隨著版本的不斷更新和語言新功能的新增，逐漸被用於獨立的、大型專案渣友困的開發。
python直譯器易於擴充套件，可以使用c語言或c++（或者其他可以通過c呼叫的語言）擴充套件新的功能和資料型別。 python也可如念用於可定製化軟體中的擴充套件程式語言。python豐富的標準庫，提供了適用於各個主要系統平臺的原始碼或機器碼。
什麼是pandas
2樓：黃楊扁擔
pandas是乙個用於判早資料分析和處理的工具，基於python程式語言。
pandas主要包括兩個基本的資料結構：series和是一種類似於陣列的資料結構，由一組資料和一組與之對應的標籤（索引）組成。dataframe是一種**化的資料結構，由多個series按照列組合而成，可以進行行列操作、資料清洗、資料篩選和資料分析等操作。
pandas可以應用於金融、商業、科學和工程等領域，主要應用場景包括資料清洗、資料分析和資料視覺化。在資料清洗方面，pandas可以幫助我們快速高效地清洗、轉換、格式化和統計資料；在資料分渣轎析方面，pandas提供了豐富的函式和工具，可以幫助我們很方便地進行資料聚合、分組、透視、排序、合併和分析等操作。
在資料視覺化方面，pandas可以與其他資料視覺化庫配合使用，讓我們可以更加直觀、清晰地呈現資料。pandas是一種非常強大的資料分析工具，可以幫助我們更加快速、高效、精確地分析資料，且非常易於學習和使用，是資料分析必備的工具之一。
pandas可以與其他python庫和框架很好地整合，如numpy、scipy、scikit-learn等，拓展了其功能和應用範圍。擁有強大的時間序列分析和如衝肆操作能力，可以輕鬆地處理時間序列資料。還支援資料的平行計算，可以大幅提高資料處理的效率。
最後可以通過多種方式進行資料的儲存和讀取，如csv、excel、sql、hdf5等格式，非常便於資料的共享和交換。
python程式語言的作用
1、web 開發：python 是 web 開發中最熱門的程式語言之一，如 django、flask 等框架可以輕鬆建立**、web 應用程式、社交網路等。
2、資料科學：python 的資料科學庫（如 numpy、pandas、matplotlib 等）支援高階資料視覺化、資料分析、建模、機器學習等功能，是資料科學家的首選工具。
3、人工智慧：python 被廣泛應用於人工智慧和機器學習領域，如 tensorflow、keras 等工具可以輕鬆構建神經網路、深度學習模型等。
4、計算機視覺：python 能夠應用於計算機視覺和影象處理領域，如 opencv 等工具可以輕鬆實現影象和**的捕獲、處理、分析和識別。
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