沈阳市住房和城乡建设部网站,网站开发和网络安全,网站分类表,嘉兴专业网站建设pandas是基于Numpy构建的#xff0c;提供了众多比NumPy更高级、更直观的数据处理功能#xff0c;尤其是它的DataFrame数据结构#xff0c;可以用处理数据库或电子表格的方式来处理分析数据。 使用Pandas前#xff0c;需导入以下内容#xff1a;
import numpy as np
from …pandas是基于Numpy构建的提供了众多比NumPy更高级、更直观的数据处理功能尤其是它的DataFrame数据结构可以用处理数据库或电子表格的方式来处理分析数据。 使用Pandas前需导入以下内容
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame # 也可以不写这一行只需在使用时将Series,DataFrame改为pd.Series,pd.DataFrame
import pandas as pd一、Pandas中两个最常用的对象是Series和DataFrame最常用的两种数据结构。1.Series是一种类似一维数据的数据结构由数据(valus)及索引(indexs)组成。Series一个最大特点就是可以使用标签索引Series的标签索引它位置索引自然保留定位也更精确不会产生歧义。 例如 当然Series除了标签索引外还有其它很多优点如运算的简洁. 2.DataFrame是一个表格型的数据结构它有一组有序列每列的数据可以为不同类型它既有行索引也有列索引。DataFrame除了索引有位置索引也有标签索引而且其数据组织方式与MySQL的表极为相似除了形式相似很多操作也类似这就给我们操作DataFrame带来极大方便它还有比数据库表更强大的功能如强大统计、可视化等等。 DataFrame几要素index、columns、values等columns就像数据库表的列表列索引index是索引(行索引当然values就是值了。
a1 np.array([1,2,3,4])
a2 np.array([5,6,7,8])
a3 np.array([a,b,c,d])
df pd.DataFrame({a:a1,b:a2,c:a3})
print(df)(1)生成DataFrame有很多比较常用的有导入等长列表、字典、numpy数组、数据文件等。 导入字典 导入数据文件 (2)获取DataFrame结构中数据 3修改DataFrame的数据 添加一行 删除一行 修改指定位置元素 (4)汇总统计方法 Pandas有一组常用的统计方法可以根据不同轴方向进行统计当然也可按不同的列或行进行统计非常方便。 5应用函数及映射 我们知道数据库中有很多函数可用作用于表中元素DataFrame也可将函数内置或自定义应用到各列或行上而且非常方便和简洁具体可用通过DataFrame的apply使或applymap或map也可以作用到元素级。以下通过实例说明具体使用。
