Python數據分析工具pandas

ernest.wang 發布于2019-07-30 18:36 / 609人閱讀

摘要：一關于是基于構建，經許可的開源庫，為開發者提供高性能，易用的數據結構和數據分析工具。官網二數據結構一維標記的數組，能夠保存任何數據類型整數，字符串，浮點數，對象等。軸標簽統稱為索引。二維的表格型數據結構。

一、關于pandas

pandas是基于NumPy構建，經BSD許可的開源庫，為Python開發者提供高性能，易用的數據結構和數據分析工具。pandas官網

二、數據結構

1、Series：一維標記的數組，能夠保存任何數據類型（整數，字符串，浮點數，Python對象等）。軸標簽統稱為索引。

import pandas as pd
import numpy as np

# 傳入數據可以是 ndarray或列表，
# 此時傳入index時，需要滿足len(index)=len(data)
# data = np.random.randn(4)
# data = ["a",2,3.1,True]
# 傳入數據可以是 標量值
# data = 6
# 傳入數據可以是 字典
data = {"b":1,"a":6,"c":15}
# 如果沒有傳遞index或index=None，將自動創建index=[0, ..., len(data) - 1]。
index = ["a", "b", "c", "d", "e"]
# 創建 Series
s = pd.Series(data,index=index,name="my_series")
print(s)
# a    6.0
# b    1.0
# c    15.0
# d    NaN  --> pandas缺失數據標記
# e    NaN
# Name: my_series, dtype: float64

# Series切片操作
print(s[0]) # 6.0

print(s[:2])
# a    6.0
# b    1.0
# Name: my_series, dtype: float64

print(s[[1,4]])
# b    1.0
# e    NaN
# Name: my_series, dtype: float64

# Series類似字典操作
print(s["d"]) # nan
s["d"] = 2 # 設置指定index的值
print(s["d"]) # 2.0

print("e" in s) # True,判斷是否含有指定index
# print(s["f"]) # KeyError: "f"
print(s.get("f", np.nan)) # 類似字典get取值

print(s.name) # my_series 獲取name
print(s.index) # Index(["a", "b", "c", "d", "e"], dtype="object")

2、Time- Series：以時間為索引的Series。
3、DataFrame：二維的表格型數據結構。很多功能與R中的data.frame類似。可以將DataFrame理解為Series的容器。
4、Panel ：三維的數組，可以理解為DataFrame的容器。

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