semvec/pypi-packages huggingface dataset:
pdplus 2401
an new data analysis library add many feature,add duckdb sql functions.so calls: pandas plus
License: BSD-3-Clause
Requires Python: >=3.8

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pdplus
</div>

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#名字来源
pandas的超级加强版，英文简称pdplus。

##用途
pdplus 对数据的处理是为数据的分析服务的，它所提供的各种数据处理方法、工具是基于数理统计学出发，包含了日常应用中的众多数据分析方法。我们学习它不光掌控它的相应操作技术，还要从它的处理思路中学习数据分析的理论和方法。

特别地，想成为或者转行数据分析师、数据产品经理、数据开发等和数据相关工作者的同学，学习 pdplus 更能让你深入数据理论和实践，更好地理解和应用数据。

pdplus 可以轻松应对白领们日常工作中的各种表格数据处理，还应用在金融、统计、数理研究、物理计算、社会科学、工程等领域里。

pdplus 可以实现复杂的处理逻辑，这些往往是 Excel 等工具无法处理的，还可以自动化、批量化，对于相同的大量的数据处理我们不需要重复去工作。

pdplus 可以做到非常震撼的SQL语言处理，它对接众多的SQL语言特性，可以实现简单高效的操作。

以上这些，在往后的教程中，你会有所体会。

##适用的数据
pdplus 适合处理一个规正的二维数据（一维也可以，应用较少），即有 N 行 N 列，类似于 SQL 执行后产出的，或者 无合并单元格Excel 表格 这样的数据。它可以把多个文件的数据合并在一起，如果结构不一样，也可以经过处理进行合并。

这里说的二维数据是指，像一个矩形的平面在横向和纵向被分隔成多个格子，每个格子里存放一个数据。

##基本功能
常用的基本功能有：

从 Excel、CSV、网页、SQL、剪贴板等读取数据
合并多个文件或者 sheet 数据，拆分数据为独立文件
数据清洗，如去重、缺失值、填充默认值、格式补全、极端值处理等
建立高效的索引
支持大体量数据
按一定业务逻辑插入计算后的列、删除列
灵活方便的数据查询、筛选
分组聚合数据，可独立指定分组后的各字段计算方式
数据的转置，如行转列列转行变更处理
连接数据库，直接 SQL 查询数据并进行处理
对时序数据进行分组采样，如按月、按季、按工作小时，也可以自定义周期，如工作日
窗口计划，移动窗口统计、日期移动等
融合在表格的样式风格，提高数据识别效率
等等。


接下来，我们先安装 pdplus 然后开启 pdplus 之旅吧！