为什么Python现在都用 pandas 做数据处理

Question

为什么Python现在都用 pandas 做数据处理；我记得Python2.7,3.2的时候官方的dataTable就不错吧，也可以索引查询，和前后截断，pandas本质也只是一个表不是？

Answer 1

虽然Python的官方数据表（DataTable）在Python 2.7和3.2版本中提供了基本的数据处理功能，如索引查询和前后截断等，但Pandas在数据处理方面更为强大和灵活。以下是Pandas相对于官方数据表的一些优点：

强大的数据处理能力：Pandas库提供了大量的数据处理函数和方法，可以方便地对数据进行清理、转换、筛选、聚合、统计等操作。这使得Pandas在处理复杂数据集时更为高效和灵活。
面向数据的API：Pandas的API设计更加面向数据，提供了更直观和易用的数据操作方式。它支持多种数据结构，如Series、DataFrame和Grouped Data等，这些数据结构可以方便地进行数据处理和操作。
高效的数据处理速度：Pandas库是用C语言编写的，因此它在数据处理方面通常比使用Python语言编写的库更快。此外，Pandas还支持并行处理，可以使用多线程或多进程来加速数据处理。
广泛的应用领域：Pandas被广泛应用于各种领域，如金融、医学、社会科学、机器学习等。这使得Pandas在处理特定领域的数据时更具优势。
社区支持和文档：Pandas有一个活跃的社区，有很多开发者为其提供功能和优化，并提供了详细的文档和教程，这使得学习和使用Pandas变得更加容易。
综上所述，虽然Python的官方数据表提供了一些基本的数据处理功能，但Pandas在数据处理方面更加强大、灵活、易用，并且具有广泛的应用前景。因此，许多开发者现在选择使用Pandas进行数据处理。