Pandas系列学习教程（五）

Pandas系列教程（五）

  对于想要入门数据科学的朋友们来说，Python是一个很好的选择，除了因为简单的语法外，Python 生态中提供了很多在数值计算方面非常优秀的库，其中Pandas不可不提，Pandas是很强大是数据集处理工具，往往和numpy, matplotlib 等库搭配使用，我也是刚刚开始学习Pandas,　顺便翻译了一下官方的Pandas教程,　这里使用的是jupyter notebook, 因为博客不支持html直接编辑，所以只能转化为markdown 格式，如果想直接查看html版本可点击每一节下的链接。本文仅供学习和交流使用，欢迎大家交流和指正！

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摘要

• 字典式定义数据集
• pandas中的index索引以及变换
• df.T　transpose转置操作

HTML版本点击此处

# 导入包
import pandas as pd
import sys

print('Python version:',sys.version)
print('pandas version:',pd.__version__)

Python version: 3.6.5 |Anaconda, Inc.| (default, Apr 29 2018, 16:14:56) 
[GCC 7.2.0]
pandas version: 0.23.0

# 数据集，注意这里创建的方式类似于字典
d = {'one':[1,1],'two':[2,2]}
i = ['a','b']

# 创建数据帧
df = pd.DataFrame(data=d,index=i)
df

	one	two
a	1	2
b	1	2

df.index

Index(['a', 'b'], dtype='object')

# 获得列的值
stack = df.stack()
stack

a  one    1
   two    2
b  one    1
   two    2
dtype: int64

# 获得stack的索引，多重索引
stack.index

MultiIndex(levels=[['a', 'b'], ['one', 'two']],
           labels=[[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]])

#　逐个获取行的值
unstack = df.unstack()
unstack

one  a    1
     b    1
two  a    2
     b    2
dtype: int64

unstack.index

MultiIndex(levels=[['one', 'two'], ['a', 'b']],
           labels=[[0, 0, 1, 1], [0, 1, 0, 1]])

#　将数据帧进行转置
transpose = df.T
transpose

	a	b
one	1	1
two	2	2

transpose.index

Index(['one', 'two'], dtype='object')