在计算机编程中，pandas是用于数据操纵和分析的Python软件库。它建造在NumPy基础上，并为操纵数值表格和时间序列，提供了数据结构和运算操作。它是在三条款BSD许可证下发行的自由软件。它的名字衍生自术语“面板数据”（panel data），这是计量经济学的数据集术语，它们包括了对同一个体的在多个时期上的观测。它的名字还可解释为短语“Python data analysis”自身的文字游戏。

历史
2008年，原作者开始在制作pandas，用来满足在财务数据上进行时，对高性能、灵活工具的需要。2009年，他在离开AQR之前，说服管理者允许他将这个软件库开放源代码。下面是其开发过程的时间线：
2008年，pandas開發開始。
2009年，pandas開源。
2012年，另一个AQR雇员Chang She加入了这个项目，并成为这个软件库的第二个主要贡献者。第一版《Python for Data Analysis》發布。
2015年，pandas签约为NumFOCUS的一个财务赞助项目，NumFOCUS是美国的501(c)(3)非营利公益组织。
2018年，举行了第一次面對面的“核心開發者衝刺”。
2022年，第三版《Python for Data Analysis》公开版在线发行。

主要特征
pandas提供了快速而高效的数据帧（DataFrame）对象，用于凭借其集成的索引进行数据操纵。它的主要特征有：
易于处理缺失数据，它被表示为用于浮点数的NaN、用于日期时间的NaT或跨数据类型的NA。
大小可变性，可以在数据帧和更高维对象中插入或删除列。
自动和显式的“数据对齐”，标签和数据之间的联系是固有的，除非显式的控制二元运算的匹配和广播行为，两个数据帧对象在列标签和行标签（即索引）二者上自动对齐，二元运算的结果对象有双方的列标签和行标签的并集；两个序列（Series）对象按标签自动对齐，而数据帧与序列对象之间的默认行为，是序列的索引自动对齐于数据帧的列标签，从而逐行广播。
强大而灵活的（groupby）功能，用来在数据集上进行分离-应用-合并（split-apply-combine）运算，它可用于数据和二者。
易于将其他Python和NumPy数据结构中，参差不齐或不同索引的数据，转换成数据帧对象。
智能的对大数据集的基于标签的，多重索引和其他花样索引，依据布尔向量过滤出子集。
直观的数据集的归并和连接。
灵活的数据集的重制形状（reshape）和枢轴汇总。
轴可以有层级标签，绘图时每个刻度可能有多重标签。
健壮的I/O工具，用于从CSV和其他平面文件、JSON、、SQL表和查询、Excel文件装载数据，并以极快的HDF5格式保存/装载数据。
特定于时间序列的功能，例如时间范围生成和频率转换，移动窗口统计，数据移位（shift）/滞后（lag）。
高度的性能优化，关键代码路径用Cython或C语言写成。

pandas的缺省绘图后端是matplotlib，还可以扩展上其他第三方后端。pandas存取HDF5文件通过了PyTables库。

数据帧
pandas提供了类似于R语言中data.frame对象的加标签数据结构“数据帧”。pandas允许各种数据操纵运算操作，比如选择、归并和重制形状，还有数据清洗和特征。

xarray软件库可以在自身的“数据集”和Pandas的数据帧之间相互转换，它通过netcdf4-python支持导入导出netCDF-4格式数据，通过SciPy支持其他版本netCDF格式。SQL OLAP列式数据库DuckDB，可以在pandas数据帧上执行SQL。

例子
下面的例子展示针对数据帧的行与列的基本运算，其中使用pivot()，将数据帧从具有简单的列的“堆叠”或“长”格式，转换成具有层级或多重索引的列的“记录”或“宽”格式：
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> 
>>> data = {
...     'variable': ['A'] * 3 + ['B'] * 3 + ['C'] * 3 + ['D'] * 3,
...     'date': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'] * 4),
...     'value': [x + 0.1 for x in range(12)]
... }
>>> 
>>> df = pd.DataFrame(data)
>>> df['value1'] = df['value'] + 0.1
>>> df
   variable       date  value  value1
0         A 2023-01-01    0.1     0.2
1         A 2023-01-02    1.1     1.2
2         A 2023-01-03    2.1     2.2
3         B 2023-01-01    3.1     3.2
4         B 2023-01-02    4.1     4.2
5         B 2023-01-03    5.1     5.2
6         C 2023-01-01    6.1     6.2
7         C 2023-01-02    7.1     7.2
8         C 2023-01-03    8.1     8.2
9         D 2023-01-01    9.1     9.2
10        D 2023-01-02   10.1    10.2
11        D 2023-01-03   11.1    11.2
>>> 
>>> df.index
RangeIndex(start=0, stop=12, step=1)
>>> 
>>> df.columns
Index(['variable', 'date', 'value', 'value1'], dtype='object')
>>> 
>>> df.loc[[1, 2], ['value', 'value1']] 
   value  value1
1    1.1     1.2
2    2.1     2.2
>>> 
>>> [df.columns.get_loc(x) for x in ['value', 'value1']]
[2, 3]
>>> 
>>> df.iloc[[1, 2], [2, 3]] 
   value  value1
1    1.1     1.2
2    2.1     2.2
>>> 
>>> df[(df['value']/2 > 1) & (df['value1'] < 3)]
  variable       date  value  value1
2        A 2023-01-03    2.1     2.2
>>> 
>>> df.query('value/2 > 1 & value1 < 3')
  variable       date  value  value1
2        A 2023-01-03    2.1     2.2
>>> 
>>> df.drop([0, 4, 8]).pivot(index='date', columns='variable')
           value                 value1                
variable       A    B    C     D      A    B    C     D
date                                                   
2023-01-01   NaN  3.1  6.1   9.1    NaN  3.2  6.2   9.2
2023-01-02   1.1  NaN  7.1  10.1    1.2  NaN  7.2  10.2
2023-01-03   2.1  5.1  NaN  11.1    2.2  5.2  NaN  11.2
>>> 
>>> df1 = df.drop(columns='value').rename(columns={'value1': 'value'})
>>> df1 = pd.concat([df.drop(columns='value1'), df1], ignore_index=True)
>>> 
>>> data1 = [
...     ('A', pd.Timestamp('2023-01-01'), 0.3),
...     ('A', pd.Timestamp('2023-01-02'), 1.3)
... ]
>>> 
>>> rows = pd.DataFrame(data1, columns=['variable', 'date', 'value'])
>>> pd.concat([df1, rows], ignore_index=True).tail(3)
   variable       date  value
23        D 2023-01-03   11.2
24        A 2023-01-01    0.3
25        A 2023-01-02    1.3
>>> 
>>> right = pd.DataFrame(data1[0:1], columns=['variable', 'date', 'value1'])
>>> pd.merge(df1, right, on=['variable', 'date'], how='inner')
  variable       date  value  value1
0        A 2023-01-01    0.1     0.3
1        A 2023-01-01    0.2     0.3
>>> 
使用groupby()和agg()，对数据帧进行和运算：
>>> df2 = df1.groupby(['date', 'variable']).agg({'value': 'sum'})
>>> df2
                     value
date       variable       
2023-01-01 A           0.3
           B           6.3
           C          12.3
           D          18.3
2023-01-02 A           2.3
           B           8.3
           C          14.3
           D          20.3
2023-01-03 A           4.3
           B          10.3
           C          16.3
           D          22.3
>>> 
>>> df2.shape
(12, 1)
>>> 
>>> df2.index
MultiIndex([('2023-01-01', 'A'),
            ('2023-01-01', 'B'),
            ('2023-01-01', 'C'),
            ('2023-01-01', 'D'),
            ('2023-01-02', 'A'),
            ('2023-01-02', 'B'),
            ('2023-01-02', 'C'),
            ('2023-01-02', 'D'),
            ('2023-01-03', 'A'),
            ('2023-01-03', 'B'),
            ('2023-01-03', 'C'),
            ('2023-01-03', 'D')],
           names=['date', 'variable'])
>>> 
>>> df2.columns
Index(['value'], dtype='object')
>>> 
>>> df2.loc[('2023-01-02', 'A')]
value    2.3
Name: (2023-01-02 00:00:00, A), dtype: float64
>>> 
>>> df2.loc['2023-01-02']
          value
variable       
A           2.3
B           8.3
C          14.3
D          20.3
>>> 
>>> df2.xs('A', level='variable')
            value
date             
2023-01-01    0.3
2023-01-02    2.3
2023-01-03    4.3
>>>
使用pivot_table()，对数据帧进行枢轴汇总运算：
>>> df3 = df1.pivot_table(index='date', columns='variable', aggfunc='sum')
>>> df3
           value                  
variable       A     B     C     D
date                              
2023-01-01   0.3   6.3  12.3  18.3
2023-01-02   2.3   8.3  14.3  20.3
2023-01-03   4.3  10.3  16.3  22.3
>>> 
>>> df3.shape
(3, 4)
>>> 
>>> df3.to_numpy()
array([[ 0.3,  6.3, 12.3, 18.3],
       [ 2.3,  8.3, 14.3, 20.3],
       [ 4.3, 10.3, 16.3, 22.3]])
>>> 
>>> df3.index
DatetimeIndex(['2023-01-01', '2023-01-02', '2023-01-03'], dtype='datetime64[ns]', name='date', freq=None)
>>> 
>>> df3.columns
MultiIndex([('value', 'A'),
            ('value', 'B'),
            ('value', 'C'),
            ('value', 'D')],
           names=[None, 'variable'])
>>> 
>>> df3[('value', 'A')]
date
2023-01-01    0.3
2023-01-02    2.3
2023-01-03    4.3
Name: (value, A), dtype: float64
>>> 

用matplotlib为数据帧绘制条形图：
>>> ax = df3.plot.bar()
>>> h, l = ax.get_legend_handles_labels()
>>> ax.legend(h, df3.columns.get_level_values(1), title=None, loc='upper left')
<matplotlib.legend.Legend object at 0x7fdd1cff96d0>
>>> ax.set_xticklabels([x.strftime('%Y-%m-%d') for x in df3.index], rotation=0)
[Text(0, 0, '2023-01-01'), Text(1, 0, '2023-01-02'), Text(2, 0, '2023-01-03')]
>>> ax.get_xaxis().get_label().set_visible(False)
>>> ax.grid(axis='y', linestyle=':')
>>> ax.set_axisbelow(True)
>>> for i, m in enumerate(ax.containers):
...     for j, n in enumerate(m.get_children()):
...         n.set_x(j - 0.8*(0.5 - i/df3.columns.size))
...         n.set_width(0.8/df3.columns.size)          
...     ax.bar_label(m, fontsize='small')
... 
[Text(0, 0, '0.3'), Text(0, 0, '2.3'), Text(0, 0, '4.3')]
[Text(0, 0, '6.3'), Text(0, 0, '8.3'), Text(0, 0, '10.3')]
[Text(0, 0, '12.3'), Text(0, 0, '14.3'), Text(0, 0, '16.3')]
[Text(0, 0, '18.3'), Text(0, 0, '20.3'), Text(0, 0, '22.3')]
>>> plt.show()
>>> 
导出、导入并查看CSV文件，这里的“标头”指定用作列名字的行，而“索引列”指定用作索引即行标签的列：
>>> df3.to_csv('dftest.csv', float_format='%.1f')
>>> 
>>> df4 = pd.read_csv('dftest.csv', header=[0, 1], index_col=0)
>>> df4.shape
(3, 4)
$ cat dftest.csv | column -s, -o, -t 
          ,value,value,value,value
variable  ,A    ,B    ,C    ,D
date      ,     ,     ,     ,
2023-01-01,0.3  ,6.3  ,12.3 ,18.3
2023-01-02,2.3  ,8.3  ,14.3 ,20.3
2023-01-03,4.3  ,10.3 ,16.3 ,22.3
导出、导入并查看JSON文件，这里指定了“方向”为面向“索引”，即采用次序，而日期时间格式为秒为单位的ISO 8601标准格式：
>>> df3.to_json('dftest.json', orient='index', date_format='iso', date_unit='s')
>>> 
>>> df4 = pd.read_json('dftest.json', orient='index')
>>> df4.shape
(3, 4)
>>> 
>>> df4.columns
Index(['('value', 'A')', '('value', 'B')', '('value', 'C')', '('value', 'D')'], dtype='object')
>>> 
>>> df4.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([eval(x) for x in df4.columns])
>>> df4.index.name = df3.index.name
>>> df4.columns.name = df3.columns.name
$ cat dftest.json | jq
{
  "2023-01-01T00:00:00": {
    "('value', 'A')": 0.3,
    "('value', 'B')": 6.3,
    "('value', 'C')": 12.3,
    "('value', 'D')": 18.3
  },
  "2023-01-02T00:00:00": {
    "('value', 'A')": 2.3,
    "('value', 'B')": 8.3,
    "('value', 'C')": 14.3,
    "('value', 'D')": 20.3
  },
  "2023-01-03T00:00:00": {
    "('value', 'A')": 4.3,
    "('value', 'B')": 10.3,
    "('value', 'C')": 16.3,
    "('value', 'D')": 22.3
  }
}
导出、导入并查看HDF5文件，这个数据帧对应的群组，采用了缺省的“固定”（fixed）存储格式，这里的文件打开模态是“写”（write）即“新建”，而日期时间表示采用了以纳秒为单位的UNIX时间时间戳：
>>> df3.to_hdf('dftest.h5', key='df3', mode='w')
>>> 
>>> df4 = pd.read_hdf('dftest.h5', key='df3')
>>> df4.shape
(3, 4)
$ h5ls -r -d dftest.h5
/                        Group
/df3                     Group
/df3/axis0_label0        Dataset {4}
    Data:
         0, 0, 0, 0
/df3/axis0_label1        Dataset {4}
    Data:
         0, 1, 2, 3
/df3/axis0_level0        Dataset {1}
    Data:
         "value"
/df3/axis0_level1        Dataset {4}
    Data:
         "A", "B", "C", "D"
/df3/axis1               Dataset {3}
    Data:
         1672531200000000000, 1672617600000000000, 1672704000000000000
/df3/block0_items_label0 Dataset {4}
    Data:
         0, 0, 0, 0
/df3/block0_items_label1 Dataset {4}
    Data:
         0, 1, 2, 3
/df3/block0_items_level0 Dataset {1}
    Data:
         "value"
/df3/block0_items_level1 Dataset {4}
    Data:
         "A", "B", "C", "D"
/df3/block0_values       Dataset {3, 4}
    Data:
         0.3, 6.3, 12.3, 18.3, 2.3, 8.3, 14.3, 20.3, 4.3, 10.3, 16.3, 22.3
保存HDF5文件还可采用“表格”格式，这个数据帧对应的群组在这种存储格式下，可以直接在其上进行查询和删除，这里的文件打开模态是“附加”（append）：
>>> df3.to_hdf('dftest.h5', key='df4', format='table', mode='a')
>>> 
>>> pd.read_hdf('dftest.h5', key='df4', where='index > 20230101', columns=[('value', 'A'), ('value', 'C')])
           value      
variable       A     C
date                  
2023-01-02   2.3  14.3
2023-01-03   4.3  16.3
$ h5ls dftest.h5
df3                      Group
df4                      Group
$ h5ls -r dftest.h5/df4
/_i_table                Group
/_i_table/index          Group
/_i_table/index/abounds  Dataset {0/Inf}
/_i_table/index/bounds   Dataset {0/Inf, 127}
/_i_table/index/indices  Dataset {0/Inf, 131072}
/_i_table/index/indicesLR Dataset {131072}
/_i_table/index/mbounds  Dataset {0/Inf}
/_i_table/index/mranges  Dataset {0/Inf}
/_i_table/index/ranges   Dataset {0/Inf, 2}
/_i_table/index/sorted   Dataset {0/Inf, 131072}
/_i_table/index/sortedLR Dataset {131201}
/_i_table/index/zbounds  Dataset {0/Inf}
/table                   Dataset {3/Inf}
$ h5ls -d dftest.h5/df4/table
table                    Dataset {3/Inf}
    Data:
         {1672531200000000000, [0.3,6.3,12.3,18.3]},
         {1672617600000000000, [2.3,8.3,14.3,20.3]},
         {1672704000000000000, [4.3,10.3,16.3,22.3]}
导出、导入并查看netCDF文件，这里的日期时间表示遵循了，时间单位为距离某个指定的开始日期时间的日数，历法为前推格里高利历：
>>> df3.stack().to_xarray().to_netcdf('dftest.nc')
>>> 
>>> import xarray as xr
>>> df4 = xr.open_dataset('dftest.nc').to_dataframe().unstack()
>>> df4.shape
(3, 4)
$ ncdump dftest.nc
netcdf dftest {
dimensions:
	date = 3 ;
	variable = 4 ;
variables:
	int64 date(date) ;
		date:units = "days since 2023-01-01 00:00:00" ;
		date:calendar = "proleptic_gregorian" ;
	string variable(variable) ;
	double value(date, variable) ;
		value:_FillValue = NaN ;
data:

 date = 0, 1, 2 ;

 variable = "A", "B", "C", "D" ;

 value =
  0.3, 6.3, 12.3, 18.3,
  2.3, 8.3, 14.3, 20.3,
  4.3, 10.3, 16.3, 22.3 ;
}
$ ncdump -k dftest.nc
netCDF-4
$ h5ls -r -d dftest.nc
/                        Group
/date                    Dataset {3}
    Data:
         0, 1, 2
/value                   Dataset {3, 4}
    Data:
         0.3, 6.3, 12.3, 18.3, 2.3, 8.3, 14.3, 20.3, 4.3, 10.3, 16.3, 22.3
/variable                Dataset {4}
    Data:
         "A", "B", "C", "D"

参见
 NumPy
 R语言
 Scikit-learn
 
 数值分析软件

引用

延伸阅读

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