Google機器學習入門 Pandas 簡介

2021-10-02 11:50:18 字數 1341 閱讀 4036

學習目標:

pandas 中的主要資料結構被實現為以下兩類:

dataframe,您可以將它想象成乙個關係型資料**,其中包含多個行和已命名的列。

series,它是單一列。dataframe 中包含乙個或多個 series,每個 series 均有乙個名稱。

資料框架是用於資料操控的一種常用抽象實現形式。spark 和 r 中也有類似的實現。

建立 series 的一種方法是構建 series 物件。例如:

pd.series(

['san francisco'

,'san jose'

,'sacramento'

])

您可以將對映 string 列名稱的 dict 傳遞到它們各自的 series,從而建立dataframe物件。如果 series 在長度上不一致,系統會用特殊的 na/nan 值填充缺失的值。例如:

city_names = pd.series(

['san francisco'

,'san jose'

,'sacramento'])

population = pd.series(

[852469

,1015785

,485199])

cities = pd.dataframe(

)

dataframes 的修改方式也非常簡單。例如,以下**向現有 dataframe 新增了兩個 series:

cities[

'area square miles'

]= pd.series(

[46.87

,176.53

,97.92])

cities[

'population density'

]= cities[

'population'

]/ cities[

'area square miles'

]cities

index

city name

population

area square miles

population density

0san francisco

852469

46.87

18187

1san jose

1015785

176.53

5754.177760

2sacramento

485199

97.92

4955.055147

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