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pandas 中文手册

pandas

5星 · 超过95%的资源需积分: 33 633 下载量 4 浏览量 2017-09-13 15:11:24 上传评论 18 收藏 2.88MB PDF 举报

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pandas 中文手册,便于初学者大致了解pandas大致功能。官方教程是官方文档的教程页面上的教程。包括：十分钟搞定 pandas、Pandas 秘籍、学习 Pandas

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1.4.9
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1.4.11
目錄
Pandas官方教程
十分钟搞定Pandas
Pandas秘籍
第一章
第二章
第三章
第四章
第五章
第六章
第七章
第八章
第九章
学习Pandas
01-Lesson
02-Lesson
03-Lesson
04-Lesson
05-Lesson
06-Lesson
07-Lesson
08-Lesson
09-Lesson
10-Lesson
11-Lesson
1

Pandas官方教程

官方教程是官方文档的教程页面上的教程。

名称原文译者

十分钟搞定pandas 10Minutestopandas ChaoSimple

Pandas秘籍 Pandascookbook 飞龙

学习Pandas LearnPandas 派兰数据

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Pandas官方教程

十分钟搞定pandas

原文：10Minutestopandas

译者：ChaoSimple

来源：【原】十分钟搞定pandas

官方网站上《10Minutestopandas》的一个简单的翻译，原文在这里。这篇文章

是对pandas的一个简单的介绍，详细的介绍请参考：秘籍。习惯上，我们会按下

面格式引入所需要的包：

In[1]:importpandasaspd

In[2]:importnumpyasnp

In[3]:importmatplotlib.pyplotasplt

一、创建对象

可以通过数据结构入门来查看有关该节内容的详细信息。

1、可以通过传递一个 list对象来创建一个 Series，pandas会默认创建整型

索引：

In[4]:s=pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])

In[5]:s

Out[5]:

01.0

13.0

25.0

3NaN

46.0

58.0

dtype:float64

十分钟搞定Pandas

2、通过传递一个numpy array，时间索引以及列标签来创建一

个 DataFrame：

In[6]:dates=pd.date_range('20130101',periods=6)

In[7]:dates

Out[7]:

DatetimeIndex(['2013-01-01','2013-01-02','2013-01-03','2013-0

1-04',

'2013-01-05','2013-01-06'],

dtype='datetime64[ns]',freq='D')

In[8]:df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,col

umns=list('ABCD'))

In[9]:df

Out[9]:

ABCD

2013-01-010.469112-0.282863-1.509059-1.135632

2013-01-021.212112-0.1732150.119209-1.044236

2013-01-03-0.861849-2.104569-0.4949291.071804

2013-01-040.721555-0.706771-1.0395750.271860

2013-01-05-0.4249720.5670200.276232-1.087401

2013-01-06-0.6736900.113648-1.4784270.524988

3、通过传递一个能够被转换成类似序列结构的字典对象来创建一

个 DataFrame：

十分钟搞定Pandas

In[10]:df2=pd.DataFrame({'A':1.,

....:'B':pd.Timestamp('20130102'),

....:'C':pd.Series(1,index=list(range(

4)),dtype='float32'),

....:'D':np.array([3]*4,dtype='int3

2'),

....:'E':pd.Categorical(["test","trai

n","test","train"]),

....:'F':'foo'})

....:

In[11]:df2

Out[11]:

ABCDEF

01.02013-01-021.03testfoo

11.02013-01-021.03trainfoo

21.02013-01-021.03testfoo

31.02013-01-021.03trainfoo

4、查看不同列的数据类型：

In[12]:df2.dtypes

Out[12]:

Afloat64

Bdatetime64[ns]

Cfloat32

Dint32

Ecategory

Fobject

dtype:object

5、如果你使用的是IPython，使用Tab自动补全功能会自动识别所有的属性以及自

定义的列，下图中是所有能够被自动识别的属性的一个子集：

十分钟搞定Pandas

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yeminqiang_2008

2018-11-10

学习了,么么哒

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