python之pandas的使用

1. 导入pandas包

import pandas as pd
import numpy as np

2. 基本数据结构——Series

Pandas Series 类似表格的一个列，与一维数组类似，可以保存任何数据类型，由索引和列组成,若不指定索引，默认从0开始；

函数：

pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)    

参数说明：

data：一组数据(ndarray 类型)。

index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。

dtype：数据类型，默认会自己判断。

name：设置名称。

copy：拷贝数据，默认为 False。

#字典构成Series
d = {'a': 10, 'b': 20, 'c': 30}
s = pd.Series(d)
print(s)
print(d['a'])
 #一组随机数构成Series
data = np.random.randn(5)
index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
s1 = pd.Series(data, index)
print(s1)

3.基本数据结构——DataFrame

Pandas DataFrame 是一个表格型的数据结构，含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型，既有行索引又有列索引，类似于二维数组；

函数：

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

参数说明：

data：一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。

index：索引值，或者可以称为行标签。

columns：列标签，默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。

dtype：数据类型。

copy：拷贝数据，默认为 False。

 #Series构成的字典 构成DataFrame
d1 = {'one': pd.Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c']),
      'two': pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}
df1 = pd.DataFrame(d1)
print(df1)
#列表构成的字典构成DataFrame
d2 = {'one': [1, 2, 3, 4], 'two': [4, 3, 2, 1]}
df2 = pd.DataFrame(d2,index=['a', 'b', 'c', 'd'])

4.读写文件（IO）

#可处理多种文件，此处以.csv为例

csv = pd.read_csv("XXX.csv")
csv.to_csv("XXX.csv")