安装 pandas 的最简单方法是作为Anaconda发行版的一部分安装，这是一个用于数据分析和科学计算的跨平台发行版。Conda包管理器是大多数用户推荐的安装方法。...

pandas 可以利用PyArrow来扩展功能并改善各种 API 的性能。这包括：

写时复制将成为 pandas 3.0 的默认设置。我们建议现在就启用它以从所有改进中受益。

在 pandas 1.0 之前，object dtype 是唯一的选项。这在很多方面都是不幸的：

Index对象不需要是唯一的；你可以有重复的行或列标签。这一点可能一开始会有点困惑。如果你熟悉 SQL，你会知道行标签类似于表上的主键，你绝不希望在 SQL 表中有重复项。但 pandas 的一个作用是在数据传输到某个下游系统之...

在使用.loc进行高级索引时，将MultiIndex在语法上整合在一起有点具有挑战性，但我们已经尽力做到了。一般来说，MultiIndex 键采用元组的形式。例如，以下操作会按您的预期工作：...

在设置操作中返回副本还是引用可能取决于上下文。有时这被称为chained assignment，应该避免。请参阅返回视图与副本。

在数据分析和数据科学领域中，Pandas 是 Python 中最常用的库之一，用于数据处理和分析。本文将介绍如何使用 Pandas 来读取和处理 CSV 格式的数据文件。

Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于 Python 编程语言的。Pandas 提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据，如表格型数据（类似于Excel表格）。Pandas 主要引入了两种新的数据结构：Da...

在构建高效的数据分析体系时，我们经常会遇到两个核心概念：指标（Metrics）和 标签（Tags）。指标是对业务性能的量化衡量，它们帮助我们追踪关键业务目标的达成情况。例如，我们可能会关注用户增长率、产品销售额或客户的增续投等指...