58网站 做现浇混凝土,品牌推广途径,十大不收费看盘软件网站,网站建设步和客户沟通一、pandas介绍
1、2008年Wes McKinney#xff08;韦斯麦金尼#xff09;开发出的库
2、专门用于数据分析的开源python库
3、以numpy为基础#xff0c;借力numpy模块在计算方面性能高的优势
4、基于matplotlib能够简便的画图
5、独特的数据结构
6、也是三个单词组合而…一、pandas介绍
1、2008年Wes McKinney韦斯·麦金尼开发出的库
2、专门用于数据分析的开源python库
3、以numpy为基础借力numpy模块在计算方面性能高的优势
4、基于matplotlib能够简便的画图
5、独特的数据结构
6、也是三个单词组合而成panel data analysis 面板数据 - 来源于计量经济学通常用来存储三维的数据
二、为什么使用pandas
1、numpy已经能够帮助我们处理数据能够结合matplotlib解决部分数据展示等问题那么pandas用在什么地方
2、便捷的数据处理能力
3、读取文件方便
4、封装了matplotlib、numpy的画图和计算
三、核心数据结构
1、pandas三大数据结构 DataFrame、Panel、Series
四、DataFrame
1、DataFrame结构 既有行索引又有列索引的二维数组
2、如何创建更有意义的数据
import numpy as np
# 创建一个符合正态分布的10个股票5天的涨跌幅数据
stock_change np.random.normal(0, 1, (10, 5))stock_changeimport pandas as pd
# 加上行列索引
pd.DataFrame(stock_change)# 添加行索引
stock [股票%s %str(i) for i in range (10)]pd.DataFrame(stock_change, indexstock)# 添加列索引
data pd.date_range(start20180101, periods5, freqB)datapd.DataFrame(stock_change, indexstock, columnsdata) 3、DataFrame对象既有行索引又有列索引 行索引表明不同行横向索引叫index 列索引表明不同列纵向索引叫columns
4、DataFrame的属性 常用属性 1shape 2indexDataFrame的行索引列表 3columnsDataFrame的列索引列表 4values直接获取其中array的值排除行索引列索引后的值就是ndarray 5T行列的转置
常用方法 head()前几行 tail()后几行
