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Python使用Pandas库常见操作详解
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2020-12-23
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本文实例讲述了Python使用Pandas库常见操作。分享给大家供大家参考,具体如下: 1、概述 Pandas 是Python的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas常用于处理带行列标签的矩阵数据、与 SQL 或 Excel 表类似的表格数据,应用于金融、统计、社会科学、工程等领域里的数据整理与清洗、数据分析与建模、数据可视化与制表等工作。 数据类型:Pandas 不改变原始的输入数据,而是复制数据生成新的对象,有普通对象构成的一维数组成为Series,由Series构成的二维数组表称为DataFrame,其行被称为index
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Python使用使用Pandas库常见操作详解库常见操作详解
本文实例讲述了Python使用Pandas库常见操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
1、概述、概述
Pandas 是Python的核心数据分析支持库,提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数
据。Pandas常用于处理带行列标签的矩阵数据、与 SQL 或 Excel 表类似的表格数据,应用于金融、统计、社会科学、工程等
领域里的数据整理与清洗、数据分析与建模、数据可视化与制表等工作。
数据类型:Pandas 不改变原始的输入数据,而是复制数据生成新的对象,有普通对象构成的一维数组成为Series,由Series
构成的二维数组表称为DataFrame,其行被称为index,列为Colum。
安装:如果使用anaconda集成环境则会自动安装numpy、scipy、pandas等数据科学包,也可以通过python包管理工具安装
pandas:
pip install pandas
2、数据对象的创建、数据对象的创建
通过Series()函数包裹一维数组可以创建Series对象,其中数组的元素可以是各种类型。
通过DataFrame()函数包裹二维数组可以创建一个DataFrame对象,可以通过参数index、columns指定行标签和列标签。也可
以通过python的字典类型初始化DataFrame,其键名默认为列标签
import pandas as pd
import numpy as np
# 通过一维数组初始化Series
s = pd.Series([1, 2.0, np.nan, 'test'])
print(s)
# 通过二维数组初始化DataFrame
arr = np.random.randn(6, 4)
arr_df = pd.DataFrame(arr, index=np.arange(1, 7), columns=list('ABCD'))
print(arr_df)
# 通过字典dict初始化DataFrame
dic = {'A': 1.,
'B': pd.Timestamp('20130102'),
'C': pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'),
'D': np.array([3] * 4, dtype='int32'),
'E': pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"])
}
dic_df = pd.DataFrame(dic)
print(dic_df)
其运行结果如下:
# Series数据
0 1
1 2
2 NaN
3 test
dtype: object
# 二维数组的DataFrame
A B C D
1 -0.085417 -0.816502 1.495134 -0.277742
2 1.657144 -0.203346 0.631930 -1.182239
3 -2.303923 -0.535696 1.315379 0.129682
4 0.133198 -0.239664 -2.004494 0.119965
5 -1.454717 2.114255 -0.538678 -0.580361
6 -0.759183 0.141554 -0.243270 2.840325
# dict字典DataFrame
A B C D E
0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test
1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train
2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test
3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train
3、查看数据、查看数据
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weixin_38698367
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