4.2 pandas

pandas (mit kleinem Buchstabe) ist eine leistungsstarke Bibliothek für Datenanalyse und -manipulation in Python. Sie bietet Datenstrukturen und Datenanalyse-Tools, die speziell für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen entwickelt wurden.

Lesen Sie die Basics um von Anfang an zu beginnen.

py -m pip install pandas

Hier sind die wichtigsten Merkmale und Funktionen von Pandas:

1. Datenstrukturen:
   • Series: Eine eindimensionale, beschriftete Datenstruktur, ähnlich wie ein Array oder eine Liste in Python.
   • DataFrame: Eine zweidimensionale, tabellarische Datenstruktur mit beschrifteten Achsen (Zeilen und Spalten). Ein DataFrame kann man sich wie eine Tabelle in einer Datenbank oder ein Tabellenblatt in Excel vorstellen.
2. Datenmanipulation:
   • Indexierung und Auswahl: Pandas bietet leistungsstarke Werkzeuge zur Indexierung, Auswahl und Filterung von Daten.
   • Datenreinigung: Funktionen zur Bereinigung und Vorbereitung von Daten, wie das Auffüllen fehlender Werte, das Entfernen von Duplikaten und das Umformen von Daten.
3. Datenanalyse:
   • Aggregationen: Funktionen zum Berechnen von Summen, Mittelwerten, Medianen und anderen Aggregationen.
   • Gruppierungen: Die Möglichkeit, Daten nach einer oder mehreren Spalten zu gruppieren und aggregierte Statistiken zu berechnen.
4. Datenimport und -export:
   • Lesen und Schreiben: Unterstützung für das Lesen und Schreiben von Daten aus verschiedenen Formaten wie CSV, Excel, SQL-Datenbanken und mehr.
5. Zeitreihenanalyse:
   • Spezielle Funktionen zur Verarbeitung und Analyse von zeitreihenbasierten Daten.