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数据分析之pandas的使用

WELCOME TO ivanlee717！！！！ 2023-03-28 原文

pandas

为什么学习pandas

  • numpy已经可以帮助我们进行数据的处理了，那么学习pandas的目的是什么呢？
    • numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据，当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据（字符串，时间序列），那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据！

什么是pandas？

  • 首先先来认识pandas中的两个常用的类
    • Series
    • DataFrame

Series

  • Series是一种类似与一维数组的对象，由下面两个部分组成：

    • values：一组数据（ndarray类型）
    • index：相关的数据索引标签

  • Series的创建

    • 由列表或numpy数组创建
    • 由字典创建
from pandas import Series
s = Series(data=[127,2,3,'regina'])

为什么需要有显示索引？

答：显示索引可以增强Series 的可读性

还可以直接引入字典：

Series的索引和切片

s[0] --> regina
s.姓名 --> regina
s[0:2] --> 
姓名    regina
年龄        23
dtype: object
  • Series的常用属性
    • shape
    • size
    • index 返回索引
    • values 返回值
s.shape
s.size
s.index #返回索引
s.values #返回值
s.dtype #元素的类型

  • Series的常用方法

    • head(),tail()

      这里的head和tail默认是5，tail显示最后n个数据

    • unique() 去重

    • isnull(),notnull()

    • add() sub() mul() div()

      只有索引一致的数据才可以相加

      同时也只有数据类型一样的才能相加

DataFrame

  • DataFrame是一个【表格型】的数据结构。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引，也有列索引。

    • 行索引：index
    • 列索引：columns
    • 值：values

  • DataFrame的创建

    • ndarray创建

    • 字典创建

  • DataFrame的属性

    • values、columns、index、shape

============================================

练习：

根据以下考试成绩表，创建一个DataFrame，命名为df：

 regina  ivanlee  
语文 150  		0
数学 150  		0
英语 150  		0
理综 300  		0

============================================

  • DataFrame索引操作

    df = DataFrame(data=np.random.randint(60,100,size=(5,5)),columns=['A','B','C','D','E'],index=[1,2,3,4,5])

    • 对行进行索引

      • iloc: 通过隐式索引取行 (不根据所定义的index取值)

        取单个元素：

        df.iloc[,]

      • loc: 通过显示索引取行

    • 队列进行索引

      df['A'] #取单列，如果df有显示的索引，通过索引机制去行或者列的时候只可以使用显示索引

    • 对元素进行索引

      取多个元素：

  • DataFrame的切片操作

    • 对行进行切片
    • 对列进行切片

  • df索引和切片操作

    • 索引：

      • df[col]:取列
      • df.loc[index]:取行
      • df.iloc[index,col]:取元素

    • 切片：

      • df[index1:index3]:切行

      • df.iloc[:,col1:col3]:切列

DataFrame的计算与Series一致

  • 时间数据类型的转换

    • pd.to_datetime(col)

      dic = {
    'time':['2010-10-10','2011-11-20','2020-01-10'],
    'temp':[33,31,30]
}
df = DataFrame(data=dic) df['time'].dtype = 'O'
import pandas as pd
#将time列的数据类型转换成时间序列类型
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df['time']

  • 将某一列设置为行索引

    • df.set_index()

      上图中的索引是隐式索引的012，如果要将time列作为行索引

      #将time列作为源数据的行索引
df.set_index('time',inplace=True)

pandas数据分析2862884liimgPython

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