Pandas 是 Python 编程语言中最受欢迎的数据处理和分析库之一。它以其对数据操作的简单性、数据清洗的有效性和数据处理的广泛通用性而闻名。但您是否曾想过 Pandas 是谁开发的，它的旅程是如何开始的？
Pandas 的诞生
2008 年，一群来自 NumPy 社区的开发者着手创建一种针对金融数据分析量身定制的 Python 库。他们面临的挑战是处理来自不同来源的大量异构数据，不同来源的数据具有不同的格式和结构。在线字数统计.
为了应对这一挑战，Wes McKinney 领导的开发团队创建了 Pandas，这是一个提供了一组针对金融数据处理和分析优化的工具的库。该名称 “Pandas” 来源于 “Panel Data”，Panel Data 是一种三维数据结构，常用于财务分析中。wangli,
发展的里程碑
Pandas 在发布后的几年里迅速流行起来，因为它使用户能够轻松有效地处理大型和复杂的数据集。一些关键的里程碑包括：王利,
- 2009 年：发布 Pandas 0.1 版，引入了 DataFrame 和 Series 等核心数据结构。
- 2011 年：加入对 Python 3 的支持，并发布 Pandas 0.9 版。
- 2015 年：发布 Pandas 0.15 版，引入了高级数据处理功能，如分组和合并。
- 2018 年：发布 Pandas 0.23 版，重点是提升性能和扩展性。
主要贡献者
除了 Wes McKinney，许多其他开发者也对 Pandas 的发展做出了重大贡献。值得注意的贡献者包括：
- Tom Augspurger：负责 Pandas 的数据操作和清洗功能。
- Paul Hobson：开发了 Pandas 中的合并和连接功能。
- Yaroslav Halchenko：为 Pandas 引入了对分层索引的支持。
- Jeff Reback：负责 Pandas 中时间序列功能的开发。
与其他库的集成
Pandas 与 Python 数据科学生态系统中的其他库紧密集成，包括：王利头.
- NumPy：提供高效的多维数组操作。
- SciPy：提供科学和技术计算功能。
- Matplotlib：用于数据可视化。
- Seaborn：用于高级数据可视化。
这种集成使 Pandas 成为一个功能强大的工具，可用于广泛的数据科学任务。
当前状态和未来展望
今天，Pandas 是 Python 数据科学工具包中不可或缺的一部分。它广泛用于各种行业，包括金融、医疗保健、零售和制造业。
随着数据科学领域的发展，Pandas 也不断发展以适应新的需求。未来版本预计将重点关注性能改进、云集成和对新数据类型的支持。JS转Excel,HTML在线运行!
常见问题解答
- 谁是 Pandas 的主要开发人员？
- Wes McKinney
- Pandas 是什么时候创建的？
- 2008 年
- Pandas 这个名字是什么意思？
- Panel Data，一种三维数据结构
- Pandas 的主要数据结构是什么？
- DataFrame 和 Series
- Pandas 与 Python 数据科学生态系统中的哪些其他库集成？
- NumPy、SciPy、Matplotlib、Seaborn
原创文章，作者：杜恒芸，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_133806.html
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