目錄
一.pandas簡介
二.pandas建立
三.pandas基本使用
四.pandas知識補充
一般使用如下語句匯入:import pandas as pd
pandas是基於numpy 的一種工具,提供了一套名為dataframe的資料結構,比較契合統計分析中的表結構,可用numpy或其它方式進行計算
建立series:pd.series=(data,index),series是一維陣列
建立dataframe:pd.dataframe(data,index,colums),也可以傳遞乙個字典結構來填充data和colums,dataframe類似於二維**,簡稱df
檢視df頭尾行:df.head(i),df.tail(i),如不填引數則分別返回除了前五行/倒數前五行的內容
檢視索引/列/資料:df.index,df.colums,df.values
快速統計彙總:df.descrbe()
資料轉置:df.t
按軸排序:df.sort_index(axis=0,ascending=true)
按值排序:df.sort_values(colums,axis=0,ascending=ture)
獲取:df['columnname']或df.columnname,會返回某列
通過條件選取某列:df = df[df('columns') == 'a']
對行切片:df[start:stop:step],利用df[n:n+1]即可獲取某行
通過標籤選擇某行:df.loc[index,columname]
通過位置選擇某行:df.iloc[indexpos,columnpos],df.iloc[i,:]可獲取一行,df.iloc[:,i]可獲取一列
布林索引:df[bool],可以對單獨的列進行判定,也可以對整個dataframe進行判定
在pandas中使用np.nan代替缺失值,這些值不會被包含在計算中
對index和columns進行增刪改:df.reindex(index,columns)
去掉含有缺失值的行:df.dropna(how='any'),可以選擇how='all'只去掉所有值均缺失的行
補充缺失值:df.fillna(value)
寫入csv檔案:df.to_csv(filename)
讀取csv檔案:df.read_csv(filename),結果為dataframe
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