六安市建设银行网站,东莞网站建设定制,国外素材网站,开发小程序大概多少钱阅读本文之前请参阅-----如何系统的自学python Pandas 是一个开源的 Python 数据分析库#xff0c;它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。Pandas 特别适合处理表格数据#xff0c;例如时间序列数据、异构数据等。以下是对 Pandas 的简明扼要的介绍#xff0c;包括… 阅读本文之前请参阅-----如何系统的自学python Pandas 是一个开源的 Python 数据分析库它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。Pandas 特别适合处理表格数据例如时间序列数据、异构数据等。以下是对 Pandas 的简明扼要的介绍包括一些基本的概念和操作示例。 Pandas 的核心数据结构
1. **Series**一维的带标签数组可以存储任何数据类型整数、字符串、浮点数、Python 对象等。 2. **DataFrame**二维的表格型数据结构具有灵活的行索引和可变的列名。DataFrame 可以被看作是一个由 Series 组成的字典。 安装 Pandas
在 Python 环境中你可以使用 pip 来安装 Pandas pip install pandas创建 Series
创建一个 Series 非常简单你只需要传递一个列表或数组给 Series 构造器并为它指定一个索引。 import pandas as pd# 创建一个 Series
s pd.Series([1, 3, 5, 7, 9], index[a, b, c, d, e])
print(s)输出 a 1 b 3 c 5 d 7 e 9 dtype: int64 创建 DataFrame
DataFrame 可以通过多种方式创建例如从一个字典、一个列表的列表、一个 Series 的字典等。
python
# 创建一个 DataFrame
df pd.DataFrame({Name: [Alice, Bob, Charlie],Age: [24, 27, 22],Salary: [85000, 92000, 60000]
})
print(df)输出 Name Age Salary 0 Alice 24 85000 1 Bob 27 92000 2 Charlie 22 60000 数据访问
在 Pandas 中你可以使用多种方式来访问数据。 # 访问单个值
print(df.loc[0, Name]) # 输出Alice# 访问多行多列
print(df.loc[0:1, [Name, Age]])# 访问列
print(df[Name])# 访问行
print(df.loc[0])# 使用条件访问数据
print(df[df[Age] 25])数据操作
Pandas 提供了丰富的数据操作功能包括排序、筛选、合并、分组等。 # 排序
df_sorted df.sort_values(byAge, ascendingFalse)
print(df_sorted)# 筛选
df_filtered df[df[Salary] 70000]
print(df_filtered)# 合并
df1 pd.DataFrame({A: [1, 2], B: [3, 4]})
df2 pd.DataFrame({A: [5, 6], B: [7, 8]})
df_merged pd.merge(df1, df2, onA)
print(df_merged)# 分组
grouped df.groupby(Name)[Salary].mean()
print(grouped)数据清洗
Pandas 提供了多种数据清洗工具例如处理缺失值、重复值等。 # 处理缺失值
df[Missing] [1, 2, None, 4]
df_cleaned df.dropna() # 删除包含缺失值的行
print(df_cleaned)# 处理重复值
df[Duplicate] [1, 1, 2, 2]
df_unique df.drop_duplicates() # 删除重复的行
print(df_unique)数据聚合
Pandas 允许你对数据进行聚合操作例如计算总和、平均值、最大值、最小值等。 # 聚合操作
print(df.sum()) # 计算每列的总和
print(df.mean()) # 计算每列的平均值
print(df.max()) # 计算每列的最大值
print(df.min()) # 计算每列的最小值时间序列分析
Pandas 在处理时间序列数据方面非常强大它提供了许多用于日期和时间的工具。 # 创建时间序列数据
dates pd.date_range(20230101, periods3)
ts pd.Series([1.5, -1.2, 2.8], indexdates)
print(ts)# 时间序列操作
print(ts.resample(D).mean()) # 按天聚合数据结论 Pandas 是一个功能强大的数据分析库它提供了丰富的数据结构和数据分析工具。通过使用 Pandas你可以轻松地进行数据清洗、处理、分析和可视化。无论是数据科学家、数据分析师还是数据工程师Pandas 都是 Python 生态系统中不可或缺的一部分。掌握 Pandas 的基本用法将极大地提高你的数据处理能力。
