Python中的pandas库简介及其使用教程

 更新时间:2022年11月08日 11:02:13   作者:搞点學術的研究生  
pandas是用于数据挖掘的Python库,Pandas中常见的数据结构有Series和DateFrame两种方式,今天通过本文给大家讲解Python中的pandas库简介及其使用,感兴趣你跟随小编一起学习吧

pandas模块

pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。

  • 便捷的数据处理能力
  • 独特的数据结构
  • 读取文件方便
  • 封装了matplotlib的画图和numpy的计算

Pandas中常见的数据结构有两种:

SeriesDateFrame
类似一维数组的对象,类似多维数组/表格数组;每列数据可以是不同的类型;索引包括列索引和行索引。

Series

  • 构建Series:ser_obj = pd.Series(range(10))
  • 由索引和数据组成(索引在左<自动创建的>,数据在右)。
  • 获取数据和索引:ser_obj.index; ser_obj.values
  • 预览数据: ser_obj.head(n);ser_obj.tail(n)

DateFrame

  • 获取列数据:df_obj[col_idx]或df_obj.col_idx
  • 增加列数据:df_obj[new_col_idx] = data
  • 删除列:del df_obj[col_idx]
  • 按值排序:sort_values(by = “label_name”)

常用方法

Count非NA值得数量
describe针对Series或各DataFrame列计算汇总统计
min\max计算最小值和最大值
argmin\argmax计算能够获取到最大值或最小值的索引位置
idxmin\idxmax计算能够获取到最小值和最大值的索引值
quantile计算样本的分位数(0-1)
sum值得总和
mean值得平均值
median值的算术中位数(50%分位数)
mad根据平均值计算平均绝对离差
var样本值得方差
std样本值得标准差
skew样本值的偏度(三阶距)
kurt样本值的峰度(四阶距)
cumsum样本值的累计和
cummin\cummax样本值的累计最大值和累计最小值
cumprod样本值的累计积
diff计算一阶差分(对时间序列很有用)
pct_change计算百分数变化

处理缺失数据

  • Dropna()丢弃缺失数据
  • Fillna()填充缺失数据

数据过滤

Df[filter_condition]依据filter_condition(条件)对Df(数据)进行过滤。

绘图功能

Plot(kind,x,y,title,figsize)
Kind(绘制什么形式的图),x(x轴内容),y(y轴内容),title(图标题),figsize(图大小)

保存图片:plt.savefig()

"The fool doth think he is wise, but the wise man knows himself to be a fool." --威廉·莎士比亚

到此这篇关于Python中的pandas库简介及其使用的文章就介绍到这了,更多相关Python pandas库内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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