python数据包

㈠ python 导入数据包的几种方法

1.直接导入整个数据包：improt 数据包
2.导入数据包中的某一个函数： from 数据包 improt 函数(当函数这一项为 * 时为导入整个数据包)
3. 导入之定义的数据包()

㈡ python数据分析需要哪些库

1.Numpy库
是Python开源的数值计算扩展工具，提供了Python对多维数组的支持，能够支持高级的维度数组与矩阵运算。此外，针对数组运算也提供了大量的数学函数库，Numpy是大部分Python科学计算的基础，具有很多功能。
2.Pandas库
是一个基于Numpy的数据分析包，为了解决数据分析任务而创建的。Pandas中纳入了大量库和标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需要的函数和方法，使用户能快速便捷地处理数据。
3.Matplotlib库
是一个用在Python中绘制数组的2D图形库，虽然它起源于模仿MATLAB图形命令，但它独立于MATLAB，可以通过Pythonic和面向对象的方式使用，是Python中最出色的绘图库。主要用纯Python语言编写的，它大量使用Numpy和其他扩展代码，即使对大型数组也能提供良好的性能。
4.Seaborn库
是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。
5.NLTK库
被称为使用Python进行教学和计算语言学工作的最佳工具，以及用自然语言进行游戏的神奇图书馆。NLTK是一个领先的平台，用于构建使用人类语言数据的Python程序，它为超过50个语料库和词汇资源提供了易于使用的接口，还提供了一套文本处理库，用于分类、标记化、词干化、解析和语义推理、NLP库的包装器和一个活跃的讨论社区。

㈢ python包含数据包用的什么命令

python包含数据包命令如下。
easy_insert包名。
其中python有多种数据包以下为常用数据包，Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，他提供矢量化数学运算。可以不需要使用循环，就能对整个数组内的数据进行标准数学运算。非常便于传送数据到用低级语言编写(CC++)的外部库，也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。Numpy不提供高级数据分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy数组和面向数组的计算，可以进行：数组的算数和逻辑运算。傅立叶变换和用于图形操作的例程。与线性代数有关的操作。NumPy拥有线性代数和随机数生成的内置函数。2，Scipy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如数值积分和优化。3、PPandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构，以及让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy应用变得简单。

㈣ python数据统计分析

1. 常用函数库

  scipy包中的stats模块和statsmodels包是python常用的数据分析工具，scipy.stats以前有一个models子模块，后来被移除了。这个模块被重写并成为了现在独立的statsmodels包。

 scipy的stats包含一些比较基本的工具，比如：t检验，正态性检验，卡方检验之类，statsmodels提供了更为系统的统计模型，包括线性模型，时序分析，还包含数据集，做图工具等等。

2. 小样本数据的正态性检验

(1) 用途

 夏皮罗维尔克检验法 (Shapiro-Wilk) 用于检验参数提供的一组小样本数据线是否符合正态分布，统计量越大则表示数据越符合正态分布，但是在非正态分布的小样本数据中也经常会出现较大的W值。需要查表来估计其概率。由于原假设是其符合正态分布，所以当P值小于指定显着水平时表示其不符合正态分布。

 正态性检验是数据分析的第一步，数据是否符合正态性决定了后续使用不同的分析和预测方法，当数据不符合正态性分布时，我们可以通过不同的转换方法把非正太态数据转换成正态分布后再使用相应的统计方法进行下一步操作。

(2) 示例

(3) 结果分析

 返回结果 p-value=0.029035290703177452，比指定的显着水平（一般为5%）小，则拒绝假设：x不服从正态分布。

3. 检验样本是否服务某一分布

(1) 用途

 科尔莫戈罗夫检验(Kolmogorov-Smirnov test)，检验样本数据是否服从某一分布，仅适用于连续分布的检验。下例中用它检验正态分布。

(2) 示例

(3) 结果分析

 生成300个服从N(0,1)标准正态分布的随机数，在使用k-s检验该数据是否服从正态分布，提出假设：x从正态分布。最终返回的结果，p-value=0.9260909172362317，比指定的显着水平（一般为5%）大，则我们不能拒绝假设：x服从正态分布。这并不是说x服从正态分布一定是正确的，而是说没有充分的证据证明x不服从正态分布。因此我们的假设被接受，认为x服从正态分布。如果p-value小于我们指定的显着性水平，则我们可以肯定地拒绝提出的假设，认为x肯定不服从正态分布，这个拒绝是绝对正确的。

4.方差齐性检验

(1) 用途

 方差反映了一组数据与其平均值的偏离程度，方差齐性检验用以检验两组或多组数据与其平均值偏离程度是否存在差异，也是很多检验和算法的先决条件。

(2) 示例

(3) 结果分析

 返回结果 p-value=0.19337536323599344, 比指定的显着水平（假设为5%）大，认为两组数据具有方差齐性。

5. 图形描述相关性

(1) 用途

 最常用的两变量相关性分析，是用作图描述相关性，图的横轴是一个变量，纵轴是另一变量，画散点图，从图中可以直观地看到相关性的方向和强弱，线性正相关一般形成由左下到右上的图形；负面相关则是从左上到右下的图形，还有一些非线性相关也能从图中观察到。

(2) 示例

(3) 结果分析

 从图中可以看到明显的正相关趋势。

6. 正态资料的相关分析

(1) 用途

 皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient）是反应两变量之间线性相关程度的统计量，用它来分析正态分布的两个连续型变量之间的相关性。常用于分析自变量之间，以及自变量和因变量之间的相关性。

(2) 示例

(3) 结果分析

 返回结果的第一个值为相关系数表示线性相关程度，其取值范围在[-1,1]，绝对值越接近1，说明两个变量的相关性越强，绝对值越接近0说明两个变量的相关性越差。当两个变量完全不相关时相关系数为0。第二个值为p-value，统计学上，一般当p-value<0.05时，可以认为两变量存在相关性。

7. 非正态资料的相关分析

(1) 用途

 斯皮尔曼等级相关系数(Spearman’s correlation coefficient for ranked data )，它主要用于评价顺序变量间的线性相关关系，在计算过程中，只考虑变量值的顺序（rank, 值或称等级），而不考虑变量值的大小。常用于计算类型变量的相关性。

(2) 示例

(3) 结果分析

 返回结果的第一个值为相关系数表示线性相关程度，本例中correlation趋近于1表示正相关。第二个值为p-value，p-value越小，表示相关程度越显着。

8. 单样本T检验

(1) 用途

 单样本T检验，用于检验数据是否来自一致均值的总体，T检验主要是以均值为核心的检验。注意以下几种T检验都是双侧T检验。

(2) 示例

(3) 结果分析

 本例中生成了2列100行的数组，ttest_1samp的第二个参数是分别对两列估计的均值，p-value返回结果，第一列1.47820719e-06比指定的显着水平（一般为5%）小，认为差异显着，拒绝假设；第二列2.83088106e-01大于指定显着水平，不能拒绝假设：服从正态分布。

9. 两独立样本T检验

(1) 用途

 由于比较两组数据是否来自于同一正态分布的总体。注意：如果要比较的两组数据不满足方差齐性， 需要在ttest_ind()函数中添加参数equal_var = False。

(2) 示例

(3) 结果分析

 返回结果的第一个值为统计量，第二个值为p-value，pvalue=0.19313343989106416，比指定的显着水平（一般为5%）大，不能拒绝假设，两组数据来自于同一总结，两组数据之间无差异。

10. 配对样本T检验

(1) 用途

 配对样本T检验可视为单样本T检验的扩展，检验的对象由一群来自正态分布独立样本更改为二群配对样本观测值之差。它常用于比较同一受试对象处理的前后差异，或者按照某一条件进行两两配对分别给与不同处理的受试对象之间是否存在差异。

(2) 示例

(3) 结果分析

 返回结果的第一个值为统计量，第二个值为p-value，pvalue=0.80964043445811551，比指定的显着水平（一般为5%）大，不能拒绝假设。

11. 单因素方差分析

(1) 用途

 方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称F检验，用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。方差分析主要是考虑各组之间的平均数差别。

 单因素方差分析（One-wayAnova），是检验由单一因素影响的多组样本某因变量的均值是否有显着差异。

 当因变量Y是数值型，自变量X是分类值，通常的做法是按X的类别把实例成分几组，分析Y值在X的不同分组中是否存在差异。

(2) 示例

(3) 结果分析

 返回结果的第一个值为统计量，它由组间差异除以组间差异得到，上例中组间差异很大，第二个返回值p-value=6.2231520821576832e-19小于边界值（一般为0.05）,拒绝原假设, 即认为以上三组数据存在统计学差异，并不能判断是哪两组之间存在差异 。只有两组数据时，效果同 stats.levene 一样。

12. 多因素方差分析

(1) 用途

 当有两个或者两个以上自变量对因变量产生影响时，可以用多因素方差分析的方法来进行分析。它不仅要考虑每个因素的主效应，还要考虑因素之间的交互效应。

(2) 示例

(3) 结果分析

 上述程序定义了公式，公式中，"~"用于隔离因变量和自变量，”+“用于分隔各个自变量， ":"表示两个自变量交互影响。从返回结果的P值可以看出，X1和X2的值组间差异不大，而组合后的T:G的组间有明显差异。

13. 卡方检验

(1) 用途

 上面介绍的T检验是参数检验，卡方检验是一种非参数检验方法。相对来说，非参数检验对数据分布的要求比较宽松，并且也不要求太大数据量。卡方检验是一种对计数资料的假设检验方法，主要是比较理论频数和实际频数的吻合程度。常用于特征选择，比如，检验男人和女人在是否患有高血压上有无区别，如果有区别，则说明性别与是否患有高血压有关，在后续分析时就需要把性别这个分类变量放入模型训练。

 基本数据有R行C列, 故通称RC列联表(contingency table), 简称RC表，它是观测数据按两个或更多属性（定性变量）分类时所列出的频数表。

(2) 示例

(3) 结果分析

 卡方检验函数的参数是列联表中的频数，返回结果第一个值为统计量值，第二个结果为p-value值，p-value=0.54543425102570975，比指定的显着水平（一般5%）大，不能拒绝原假设，即相关性不显着。第三个结果是自由度，第四个结果的数组是列联表的期望值分布。

14. 单变量统计分析

(1) 用途

 单变量统计描述是数据分析中最简单的形式，其中被分析的数据只包含一个变量，不处理原因或关系。单变量分析的主要目的是通过对数据的统计描述了解当前数据的基本情况，并找出数据的分布模型。

 单变量数据统计描述从集中趋势上看，指标有：均值，中位数，分位数，众数；从离散程度上看，指标有：极差、四分位数、方差、标准差、协方差、变异系数，从分布上看，有偏度，峰度等。需要考虑的还有极大值，极小值（数值型变量）和频数，构成比（分类或等级变量）。

 此外，还可以用统计图直观展示数据分布特征，如：柱状图、正方图、箱式图、频率多边形和饼状图。

15. 多元线性回归

(1) 用途

 多元线性回归模型（multivariable linear regression model ），因变量Y（计量资料）往往受到多个变量X的影响，多元线性回归模型用于计算各个自变量对因变量的影响程度，可以认为是对多维空间中的点做线性拟合。

(2) 示例

(3) 结果分析

 直接通过返回结果中各变量的P值与0.05比较，来判定对应的解释变量的显着性，P<0.05则认为自变量具有统计学意义，从上例中可以看到收入INCOME最有显着性。

16. 逻辑回归

(1) 用途

 当因变量Y为2分类变量（或多分类变量时）可以用相应的logistic回归分析各个自变量对因变量的影响程度。

(2) 示例

(3) 结果分析

 直接通过返回结果中各变量的P值与0.05比较，来判定对应的解释变量的显着性，P<0.05则认为自变量具有统计学意义。

㈤ python常用包及主要功能

Python常用包：NumPy数值计算、pandas数据处理、matplotlib数据可视化、sciPy科学计算、Scrapy爬虫、scikit-learn机器学习、Keras深度学习、statsmodels统计建模计量经济。
NumPy是使用Python进行科学计算的基础包，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。
pandas 是python的一个数据分析包,是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。
Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活地完成各种需求。
Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。
Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。
Statsmodels是Python的统计建模和计量经济学工具包，包括一些描述统计、统计模型估计和推断。

㈥ python发送数据包获取返回数据（其他的语言能实现也可以）

使用网络翻译的一个例子，可以翻译你输入的文字，发送需要的内容，获取返回的数据

import urllib.request
import urllib.parse
import json
import time

while True:
url = 'http://fanyi..com/v2transapi'

words = input("输入你想翻译的内容：")

data = {}
data['from'] = 'auto'
data['to'] = 'auto'
data['query'] = words
data['transtype'] = 'translang'
data['simple_means_flag'] = '3'

data = urllib.parse.urlencode(data).encode('utf-8')

headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.81 Safari/537.36'
}

req = urllib.request.Request(url, data, headers)
req.add_header('Referer', 'http://fanyi..com/')
response = urllib.request.urlopen(req)
html = response.read().decode('utf-8')
js = json.loads(html)
# print(html)
# print(js)
print(js['trans_result']['data'][0]['dst'])
time.sleep(1)

㈦ 如何利用Python嗅探数据包

一提到Python获取数据包的方式，相信很多Python爱好者会利用Linux的libpcap软件包或利用Windows下的WinPcap可移植版的方式进行抓取数据包，然后再利用dpkt软件包进行协议分析，我们这里想换一个角度去思考：1.Python版本的pcap存储内存数据过小，也就是说缓存不够，在高并发下容易发生丢包现象，其实C版本的也同样存在这样的问题，只不过Python版本的缓存实在是过低，让人很郁闷。2.dpkt协议分析并非必须，如果你对RFC791和RFC793等协议熟悉的话，完全可以使用struct.unpack的方式进行分析。如果你平常习惯使用tcpmp抓取数据包的话，完全可以使用它来代替pcap软件包，只不过我们需要利用tcpmp将抓取的数据以pcap格式进行保存，说道这里大家一定会想到Wireshark工具，具体命令如下：tcpmpdst10.13.202.116andtcpdstport80-s0-ieth1-w../pcap/tcpmp.pcap-C1k-W5我们首先需要对pcap文件格式有所了解，具体信息大家可以参考其他资料文档，我这里只说其重要的结构体组成，如下：sturctpcap_file_header{DWORDmagic;WORDversion_major;WORDversion_minor;DWORDthiszone;DWORDsigfigs;DWORDsnaplen;DWORDlinktype;}structpcap_pkthdr{structtimevalts;DWORDcaplen;DWORDlen;}structtimeval{DWORDGMTtime;DWORDmicroTime;}这里需要说明的一点是，因为在Python的世界里一切都是对象，所以往往Python在处理数据包的时候感觉让人比较麻烦。Python提供了几个libpcapbind,这里有一个最简单的。在windows平台上,你需要先安装winpcap,如果你已经安装了Ethereal非常好用。一个规范的抓包过程:importpcapimportdpktpc=pcap.pcap()#注，参数可为网卡名，如eth0pc.setfilter('tcpport80')#设置监听过滤器forptime,pdatainpc:#ptime为收到时间，pdata为收到数据printptime,pdata#对抓到的以太网V2数据包(rawpacket)进行解包:p=dpkt.ethernet.Ethernet(pdata)ifp.data.__class__.__name__=='IP':ip='%d.%d.%d.%d'%tuple(map(ord,list(p.data.dst)))ifp.data.data.__class__.__name__=='TCP':ifdata.dport==80:printp.data.data.data一些显示参数nrecv,ndrop,nifdrop=pc.stats()返回的元组中，第一个参数为接收到的数据包，第二个参数为被核心丢弃的数据包。至于对于如何监控tcpmp生成的pcap文件数据，大家可以通过pyinotify软件包来实现，如下：classPacker(pyinotify.ProcessEvent):def__init__(self,proct):self.proct=proctself.process=Nonedefprocess_IN_CREATE(self,event):logger.debug("createfile:%sinqueue"%self.process_IF_START_THREAD(event))defprocess_IN_MODIFY(self,event):self.process_IF_START_THREAD(event)logger.debug("modifyfile:%sinqueue"%self.process_IF_START_THREAD(event))defprocess_IN_DELETE(self,event):filename=os.path.join(event.path,event.name)logger.debug("deletefile:%s"%filename)defprocess_IF_START_THREAD(self,event):filename=os.path.join(event.path,event.name)iffilename!=self.process:self.process=filenameself.proct.put(filename)ifself.proct.qsize()>1:try:logger.debug("createconsumerproct.qsize:%s"%self.proct.qsize())consumer=Consumer(self.proct)consumer.start()exceptException,errmsg:logger.error("createconsumerfailed:%s"%errmsg)returnfilenameclassFactory(object):def__init__(self,proct):self.proct=proctself.manager=pyinotify.WatchManager()self.mask=pyinotify.IN_CREATE|pyinotify.IN_DELETE|pyinotify.IN_MODIFYdefwork(self):try:try:notifier=pyinotify.ThreadedNotifier(self.manager,Packer(self.proct))notifier.start()self.manager.add_watch("../pcap",self.mask,rec=True)notifier.join()exceptException,errmsg:logger.error("createnotifierfailed:%s"%errmsg)exceptKeyboardInterrupt,errmsg:logger.error("factoryhasbeenterminated:%s"%errmsg)在获得要分析的pcap文件数据之后，就要对其分析了，只要你足够了解pcap文件格式就可以了，对于我们来讲只需要获得TCP数据段的数据即可，如下：classWriter(threading.Thread):def__init__(self,proct,stack):threading.Thread.__init__(self)self.proct=proctself.stack=stackself.pcap_pkthdr={}defrun(self):whileTrue:filename=self.proct.get()try:f=open(filename,"rb")readlines=f.read()f.close()offset=24whilelen(readlines)>offset:self.pcap_pkthdr["len"]=readlines[offset+12:offset+16]try:length=struct.unpack("I",self.pcap_pkthdr["len"])[0]self.stack.put(readlines[offset+16:offset+16+length])offset+=length+16exceptException,errmsg:logger.error("unpackpcap_pkthdrfailed:%s"%errmsg)exceptIOError,errmsg:logger.error("openfilefailed:%s"%errmsg)在获得TCP数据段的数据包之后，问题就简单多了，根据大家的具体需求就可以进行相应的分析了，我这里是想分析其HTTP协议数据，同样也借助了dpkt软件包进行分析，如下：defworker(memcache,packet,local_address,remote_address):try:p=dpkt.ethernet.Ethernet(packet)ifp.data.__class__.__name__=="IP":srcip="%d.%d.%d.%d"%tuple(map(ord,list(p.data.src)))dstip="%d.%d.%d.%d"%tuple(map(ord,list(p.data.dst)))ifp.data.data.__class__.__name__=="TCP":tcpacket=p.data.dataiftcpacket.dport==80anddstip==local_address:srcport=tcpacket.sportkey=srcip+":"+str(srcport)iftcpacket.data:ifnotmemcache.has_key(key):memcache[key]={}ifnotmemcache[key].has_key("response"):memcache[key]["response"]=Noneifmemcache[key].has_key("data"):memcache[key]["data"]+=tcpacket.dataelse:memcache[key]["data"]=tcpacket.dataelse:ifmemcache.has_key(key):memcache[key]["response"]=dpkt.http.Request(memcache[key]["data"])try:stackless.tasklet(connection)(memcache[key]["response"],local_address,remote_address)stackless.run()exceptException,errmsg:logger.error("connectremoteremote_addressfailed:%s",errmsg)logger.debug("oldheaders(nonecontent-length):%s",memcache[key]["response"])memcache.pop(key)exceptException,errmsg:logger.error("dpkt.ethernet.Ethernetfailedinworker:%s",errmsg)如果大家只是想单纯的获取IP地址、端口、流量信息，那么问题就更简单了，这里只是抛砖引玉。另外再提供一段代码供参考:importpcap,dpkt,structimportbinasciidefmain():a=pcap.pcap()a.setfilter('udpportrange4000-4050')try:fori,pdataina:p=dpkt.ethernet.Ethernet(pdata)src='%d.%d.%d.%d'%tuple(map(ord,list(p.data.src)))dst='%d.%d.%d.%d'%tuple(map(ord,list(p.data.dst)))sport=p.data.data.sportdport=p.data.data.dport =int(binascii.hexlify(p.data.data.data[7:11]),16)print' :%d,From:%s:%d,To:%s:%d'%( ,src,sport,dst,dport)exceptException,e:print'%s'%en=raw_input()if__name__=='__main__':main()

㈧ pandavan固件有什么用

可以提高运行 。

_andas [1] 是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

_andas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。

㈨ python(pandas模块)

Pandas是Python的一个数据分析包，最初由AQR Capital
Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的Pydata开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分，pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

Pandas的名称来自于面板数据和python数据分析。panel
data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。

Pandas数据结构：

Series：一维数组，与numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构list相近，Series如今能保存不同种数据类型，字符串、boolean值、数字等都能保存在series中。

Time-series：以时间为索引的series。

DataFrame：二维的表格型数据结构，很多功能与R中的data.frame类似，可以将DataFrame理解为Series的容器。

Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。

Panel4D：是像Panel一样的4维数据容器。

PanelND：拥有factory集合，可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。

㈩ Pandas新增一列并按条件赋值是什么意思

DataFrame新增一列：如果list为空，赋值为0；如果list列不为空，将amount列中对应的行值赋值到新列。

pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。

pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。

Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。