資料分析常用庫之Pandas之資料結構

特點：

（1）專門用於資料處理和分析，擁有各種複雜函式；

（2）支援類似於sql資料處理，支援時間序列分析等；

（1）由一組資料和與之相對應的資料索引組成。資料可以是標量，列表和字典，資料索引預設[0, 1, 2…]，也可以使用index引數指定。

示例：列表：

import pandas as pd
s = pd.series([1
,2,3
])print
(s)###01
1223
dtype: int64

指定索引：

s = pd.series([1
,2,3
], index =
['a'
,'b'
,'c'])
###a 1
b 2
c 3
dtype: int64

標量：

s = pd.series(
1, index =
['a'
,'b'
,'c'])
###a 1
b 1
c 1
dtype: int64

字典：鍵值對中的「鍵」是索引

s = pd.series(
)###
a 1
b 2
dtype: int64

如果定義的index在原字典中已經存在，那麼該索引會一直對應原字典的值，如果index對應不到原字典的值，則會返回nan

s = pd.series(
, index =
['b'
,'a'
,'c'])
###b 2.0
a 1.0
c nan
dtype: float64

索引(index)和資料(value)都可以通過ndarray型別，range()函式等建立;

操作類似於ndarray，具有自定義索引和自動索引;

a = pd.series(
)a.index
# index(['a', 'b'], dtype='object')
a.values #返回乙個多維陣列numpy物件
# array([1, 5], dtype=int64)
#自動索引a[0
]#1#自定義索引
a['a'
]# 1
#不能混用
a[['a',1]
]##a 1.0
1 nan
dtype: float64

在對字典操作時，對index保留in操作，而值不可以

'a' in a # true 1in a

# false

series型別在運算中會自動對齊不同索引的資料，並且可以隨時修改並即刻生效

a = pd.series([1
,3,5
],index =
['a'
,'b'
,'c'])
b = pd.series([2
,4,5
,6],index =
['c,'
,'d'
,'e'
,'b'])
print
(a+b)
###a nan
b 9.0
c nan
c, nan
d nan
e nan
dtype: float64

（2）方法

import numpy as np
import pandas as pd
series1 = pd.series(
)series1.ndim#1
series1.dtype#dtype('float64')
series1[0:
3]#左閉右開（'北京':2.8,'上海':3.01,'廣州':8.99）
series1[
'北京'
:'廣州'
]#左閉右閉
#增加資料
series2 = pd.series(
)#不對原資料series1進行操作
print
(series1,a)
北京 2.80
上海 3.01
廣州 8.99
江蘇 9.59
浙江 5.18
dtype: float64
北京 2.80
上海 3.01
廣州 8.99
江蘇 9.59
浙江 5.18
四川 5.33
dtype: float64
#刪除資料
b = series1.drop(
'北京'
)#不對原資料series1進行操作
print
(series1,b)
北京 2.80
上海 3.01
廣州 8.99
江蘇 9.59
浙江 5.18
dtype: float64 
上海 3.01
廣州 8.99
江蘇 9.59
浙江 5.18
dtype: float64
c = series1.drop(
'北京'
,inplace =
true
)#改變原資料series1且無返回值
print
(series1,c)
上海 3.01
廣州 8.99
江蘇 9.59
浙江 5.18
dtype: float64 
none

pandas.dataframe(data, index, dtype, columns)

data可以為陣列、列表、字典

index代表行索引

columns代表列名或者列標籤

2.常用屬性

（1）三種建立方法：

import numpy as np
import pandas as pd
list1 =[[
'張三',23
,'男'],
['李四',24
,'女'],
['李四',21
,'女']]
df1 = pd.dataframe(list1,columns=
['姓名'
,'年齡'
,'性別'])
df2 = pd.dataframe(
)array1 = np.array(list1)
df3 = pd.dataframe(array1,columns =
['姓名'
,'年齡'
,'性別'
],index =
['a'
,'b'
,'c'
])

（2）基本方法：

import numpy as np
import pandas as pd
df2 = pd.dataframe(
)df2.values
df2.shape#查詢表各維度值
df2.dtypes#查詢每一列的資料型別
dsf2.columns.tolist(
)#輸出列名

pandas資料分析之常用方法

前言 pandas是python中進行資料處理的乙個非常有用的庫，利用好pandas，可以十分方便的對資料進行處理以及統計分析直接上一.pandas資料處理 1.1 pandas中刪除dataframe中行列 dataframe中刪除滿足條件的行 df df.drop df df.col na...

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pandas是基於numpy構建的庫，擁有兩種資料結構 series和dataframe series 就是一維陣列 dataframe 是二維陣列series in 1 from pandas import series,dataframe in 2 import pandas as pd in ...

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pandas資料分析之常用方法

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