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Python数据分析pandas模块用法实例详解
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2021-01-02
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本文实例讲述了Python数据分析pandas模块用法。分享给大家供大家参考,具体如下: pandas pandas10分钟入门,可以查看官网:10 minutes to pandas 也可以查看更复杂的cookbook pandas是非常强大的数据分析包,pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包。就好比 Numpy的核心是 ndarray,pandas 围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开 。Series和DataFrame 分别对应于一维的序列和二维表结构。 创建对象 常规导入方式: import pandas as
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Python数据分析数据分析pandas模块用法实例详解模块用法实例详解
本文实例讲述了Python数据分析pandas模块用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
pandas
pandas10分钟入门,可以查看官网:10 minutes to pandas
也可以查看更复杂的cookbook
pandas是非常强大的数据分析包,pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包。就好比 Numpy的
核心是 ndarray,pandas 围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开 。Series和DataFrame 分别对应于一维的序列
和二维表结构。
创建对象创建对象
常规导入方式:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Series
Series 可以看做一个定长的有序字典,它是能够保存任何数据类型(整数,字符串,浮点数,Python对象等)的一维标记数
组。
Series对象包含两个主要的属性:index 和 values。
数据可以是Python字典、 ndarray、scalar value标量值(如5)等
创建时有没有index都会设置默认下标,但是索引用的是数组时会默认使用创建时的索引
创建时还可以指定name名字属性,之后可以修改 rename
ser1 = pd.Series(range(10,15),index=list('ABCDE'))
print(ser1)
# 下标和索引等同
print(ser1['A'])
print(ser1[0])
输出:
A 10
B 11
C 12
D 13
E 14
dtype: int64
10
10
取连续多个数据时,下标取值不包含结束位置,索引切片包括结束位置
print(ser1['A':'D'])
print(ser1[0:3])
输出:
A 10
B 11
C 12
D 13
dtype: int64
A 10
B 11
C 12
dtype: int64
取多个数据、条件筛选(布尔索引)
# 注意里面是一个列表
print(ser1[[0,1,3]])
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weixin_38640985
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