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python學習之panda數(shù)據(jù)分析核心支持庫

瀏覽:3日期:2022-06-20 13:52:56
前言

Python是一門實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化很好的語言,他們里面的很多庫可以很好的畫出圖形,形象明了。

今天我們就來說說:Pandas數(shù)據(jù)分析核心支持庫

初識Pandas:

Pandas 是 Python 語言的一個擴展程序庫,用于數(shù)據(jù)分析。

Pandas 是一個開放源碼、BSD 許可的庫,提供高性能、易于使用的數(shù)據(jù)結構和數(shù)據(jù)分析工具。

Pandas 名字衍生自術語 “panel data”(面板數(shù)據(jù))和 “Python data analysis”(Python 數(shù)據(jù)分析)。

Pandas 一個強大的分析結構化數(shù)據(jù)的工具集,基礎是 Numpy(提供高性能的矩陣運算),其次數(shù)series,還有一個DataFrame,這三個比較常用。

Pandas 可以從各種文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 導入數(shù)據(jù)。

Pandas 可以對各種數(shù)據(jù)進行運算操作,比如歸并、再成形、選擇,還有數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)加工特征。

Pandas 廣泛應用在學術、金融、統(tǒng)計學等各個數(shù)據(jù)分析領域。

Pandas的主體:

Pandas 的主要數(shù)據(jù)結構是 Series (一維數(shù)據(jù))與 DataFrame(二維數(shù)據(jù)),這兩種數(shù)據(jù)結構足以處理金融、統(tǒng)計、社會科學、工程等領域里的大多數(shù)典型用例。

Series:帶標簽的一維同構數(shù)組,一種類似于一維數(shù)組的對象,它由一組數(shù)據(jù)(各種Numpy數(shù)據(jù)類型)以及一組與之相關的數(shù)據(jù)標簽(即索引)組成。

DataFrame:帶標簽,大小可變,二維異構表格。一個表格型的數(shù)據(jù)結構,它含有一組有序的列,每列可以是不同的值類型(數(shù)值、字符串、布爾型值)。DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 組成的字典(共同用一個索引)。

Pandas的安裝:

終端輸入,如果你跟我一樣使用Anaconda中的Jupyter進行代表編寫的話,也可以在Anaconda的終端里輸入,之后就可以直接用了,他是Python中的一個庫,使用不需要安裝什么其他軟件,擁有Python編譯器即可。

pip install pandasPandas的應用:

1:導入pandas庫

import pandas as pd

2:pandas之series

Pandas Series 類似表格中等一個列(column),類似于一維數(shù)組,可以保存任何數(shù)據(jù)類型 Series 由索引(index)和列組成,函數(shù)如下:

pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

參數(shù)說明:

data:一組數(shù)據(jù)(ndarray 類型)。

index:數(shù)據(jù)索引標簽,如果不指定,默認從 0 開始。

dtype:數(shù)據(jù)類型,默認會自己判斷。

name:設置名稱。

copy:拷貝數(shù)據(jù),默認為 False。

Demo:

FIrst:

import pandas as pda = ['shimmer', 'zhuzhu', 'recently祝祝']myvar = pd.Series(a)print(myvar)

代碼結果:

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Second:可修改索引值、

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Third:使用字典創(chuàng)建, key/value 對象,類似字典來創(chuàng)建 Series

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Fourth:可以通過索引值的指定來取值

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3:pandas之Dataframe

DataFrame 是一個表格型的數(shù)據(jù)結構,它含有一組有序的列,每列可以是不同的值類型(數(shù)值、字符串、布爾型值)。DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 組成的字典(共同用一個索引)。

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DataFrame 構造方法如下:

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

參數(shù)說明:

data:一組數(shù)據(jù)(ndarray、series, map, lists, dict 等類型)。

index:索引值,或者可以稱為行標簽。

columns:列標簽,默認為 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。

dtype:數(shù)據(jù)類型。

copy:拷貝數(shù)據(jù),默認為 False。

Demo:

First:指定列標

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Second:列分開插入,通過字典的形式創(chuàng)建

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Third:使用字典(key/value),其中字典的 key 為列名:

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fourth:通過loc取值,類似于列表里x,index【number】取值

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Fifth:可以返回多行數(shù)據(jù),使用 [[ … ]] 格式,… 為各行的索引,以逗號隔開:

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Sixth:指定索引值

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Seventh:取指定索引值

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本篇就到這吧,希望看完這篇文章對你有用。

總結

到此這篇關于python學習之panda數(shù)據(jù)分析核心支持庫的文章就介紹到這了,更多相關python之panda模塊內容請搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)!

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