Python 基础(十一)Pandas库

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Numpy库在向量化的数值计算中表现优异,但在处理更加灵活、复杂的数据时(如:为数据添加标签、处理缺失值、分组和透视表等方面),基于Numpy构建的Pandas库更利于数据分析。

一、对象创建

  1. Pandas Series对象
    Series是带标签的一维数组

    Series对象的创建
    通用结构:pd.Series(data, index=index, dtype=dtype)
    data:数据,可为列表,字典或Numpy数组
    index:索引,为可选参数
    dtype:数据类型,为可选参数

    1)用列表创建
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    2)用一维numpy数组创建
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    3)用字典创建
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    4)data为标量时
    在这里插入图片描述

  2. Pandas DataFrame对象
    DataFrame是带标签的多维数组

    DataFrame对象的创建
    通用结构:pd.DataFrame(data, index=index, columns=columns)
    data:数据,可为列表,字典或Numpy数组
    index:索引,为可选参数
    columns:数据类型,为可选参数
    1)通过Series对象创建
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    2)通过Series对象字典创建
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    3)通过字典列表对象创建
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    4)通过Numpy二维数组创建
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二、DataFrame性质

  1. 属性
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  2. 索引
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  3. 切片
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    行分散,列切片,只能用相对位置的方法
    在这里插入图片描述
    行列都分散取值,也只能用相对位置的方法
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  4. 布尔索引
    主要用来取某几列的数据
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    在这里插入图片描述
  5. 赋值
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    即先索引,后赋值
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三、数值运算及统计分析

  1. 数据的查看
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    1)查看前面的行
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    2)查看后面的行
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    3)查看总体信息
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  2. Numpy通用函数同样适用于Pandas
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    2)矩阵化运算
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