pandas是基於numpy的一種資料分析工具，在機器學習任務中，我們首先需要對資料進行清洗和編輯等工作，pandas庫大大簡化了我們的工作量，熟練並掌握pandas常規用法是正確構建機器學習模型的第一步。
如何安裝pandas
如何匯入pandas庫和查詢相應的版本資訊
pandas資料型別
series教程
dataframe教程
小結最常用的方法是通過anaconda安裝，在終端或命令符輸入如下命令安裝：
conda install pandas若未安裝anaconda，使用python自帶的包管理工具pip來安裝：
pip install pandas
import numpy as np #pandas包含兩種資料型別：series和dataframe。pandas和numpy常常結合在一起使用，匯入numpy庫
import pandas as pd #
匯入pandas庫
print(pd.__version__) #
列印pandas版本資訊
#> 0.23.4
series是一種一維資料結構，每乙個元素都帶有乙個索引，與一維陣列的含義相似，其中索引可以為數字或字串。series結構名稱：
|索引列|資料列
dataframe是一種二維資料結構，資料以**形式（與excel類似）儲存，有對應的行和列。dataframe結構名稱：
如何從列表，陣列，字典構建series
mylist = list('
abcedfghijklmnopqrstuvwxyz
') #
列表myarr = np.arange(26) #
陣列mydict = dict(zip(mylist, myarr)) #字典#
構建方法
ser1 =pd.series(mylist)
ser2 =pd.series(myarr)
ser3 =pd.series(mydict)
print(ser3.head()) #
列印前5個資料
#> a 0
b 1c 2d 4e 3dtype:int64
如何使series的索引列轉化為dataframe的列
mylist = list('
abcedfghijklmnopqrstuvwxyz')
myarr = np.arange(26)
mydict =dict(zip(mylist, myarr))
ser =pd.series(mydict)
#series轉換為dataframe
df =ser.to_frame()
#索引列轉換為dataframe的列
df.reset_index(inplace=true)
print
(df.head())
#> index 0
0 a 0
1 b 1
2 c 2
3 e 3
4 d 4
如何結合多個series組成dataframe
#如何命名列索引的名稱構建series1
ser1 = pd.series(list('
abcedfghijklmnopqrstuvwxyz
'))
#構建series2
ser2 = pd.series(np.arange(26))
#方法1，axis=1表示列拼接，0表示行拼接
df = pd.concat([ser1, ser2], axis=1)
#與方法1相比，方法2設定了列名
df = pd.dataframe()
(df.head())
#> col1 col2
0 a 0
1 b 1
2 c 2
3 e 3
4 d 4
ser = pd.series(list('
abcedfghijklmnopqrstuvwxyz'))
\#命名索引列名稱
ser.name = '
alphabets'\
#顯示前5行資料
ser.head()
#> 0 a
1b2c
3e4d
name: alphabets, dtype: object
如何獲得series物件a中不包含series物件b的元素
ser1 = pd.series([1, 2, 3, 4, 5])如何獲得seriesa和seriesb不相同的項ser2 = pd.series([4, 5, 6, 7, 8])\#
返回ser1不包含ser2的布林型series
ser3=~ser1.isin(ser2)\#
獲取ser不包含ser2的元素
ser1[ser3]
#> 0 1
1 2
2 3dtype: int64
ser1 = pd.series([1, 2, 3, 4, 5])ser2 = pd.series([4, 5, 6, 7, 8])\#
求ser1和ser2的並集
ser_u =pd.series(np.union1d(ser1, ser2))
#求ser1和ser2的交集
ser_i =pd.series(np.intersect1d(ser1, ser2))\#
ser_i在ser_u的補集就是ser1和ser2不相同的項
ser_u[~ser_u.isin(ser_i)]
#> 0 1
1 2
2 3
5 6
6 7
7 8dtype: int64
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