本文主要是介绍2023.12.30 Pandas操作，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
1. pandas基础
1.1 pandas的基本介绍
1.2 pandas基础使用
2. pandas的数据结构
2.1 series对象
2.2 使用列表,自定义索引,字典,元组方式创建series对象
2.3 Series对象常用API
2.4 Series 对象的运算
1. pandas基础
1.1 pandas的基本介绍
Python在数据处理上独步天下：代码灵活、开发快速；尤其是Python的Pandas包，无论是在数据分析领域、还是大数据开发场景中都具有显著的优势：
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Pandas是Python的一个第三方包，也是商业和工程领域最流行的结构化数据工具集，用于数据清洗、处理以及分析
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Pandas和Spark中很多功能都类似，甚至使用方法都是相同的；当我们学会Pandas之后，再学习Spark就更加简单快速
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Pandas在整个数据开发的流程中的应用场景
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在大数据场景下，数据在流转的过程中，Python Pandas丰富的API能够更加灵活、快速的对数据进行清洗和处理
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Pandas在数据处理上具有独特的优势：
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底层是基于Numpy构建的，所以运行速度特别的快
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有专门的处理缺失数据的API
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强大而灵活的分组、聚合、转换功能
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适用场景:
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数据量大到excel严重卡顿，且又都是单机数据的时候，我们使用pandas
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pandas用于处理单机数据(小数据集(相对于大数据来说))
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在大数据ETL数据仓库中，对数据进行清洗及处理的环节使用pandas
1.2 pandas基础使用
import pandas as pdif __name__ == '__main__':print('演示pandas的相关使用:入门案例')# 1 读取数据df = pd.read_csv(filepath_or_buffer='./1960-2019全球GDP数据.csv', encoding='GBK')# 2 获取数据print(df.head(10))
演示pandas的相关使用:入门案例
year country GDP
0 1960 美国 543300000000
1 1960 英国 73233967692
2 1960 法国 62225478000
3 1960 中国 59716467625
4 1960 日本 44307342950
5 1960 加拿大 40461721692
6 1960 意大利 40385288344
7 1960 印度 37029883875
8 1960 澳大利亚 18577668271
9 1960 瑞典 15822585033
2. pandas的数据结构
上图为上一节中读取并展示出来的数据，以此为例我们来讲解Pandas的核心概念，以及这些概念的层级关系：
- DataFrame
- Series
- 索引列
- 索引名、索引值
- 索引下标、行号
- 数据列
- 列名
- 列值，具体的数据
其中最核心的就是Pandas中的两个数据结构：DataFrame和Series
2.1 series对象
Series也是Pandas中的最基本的数据结构对象，下文中简称s对象；是DataFrame的列对象，series本身也具有索引。
Series是一种类似于一维数组的对象，由下面两个部分组成：
-
values：一组数据（numpy.ndarray类型）
-
index：相关的数据索引标签；如果没有为数据指定索引，于是会自动创建一个0到N-1(N为数据的长度)的整数型索引。
2.2 使用列表,自定义索引,字典,元组方式创建series对象
import pandas as pd# 使用默认自增索引
s2 = pd.Series([1, 2, 3])
print(s2)
'''
0 1
1 2
2 3
dtype:int64
'''
# 自定义索引
s3 = pd.Series([1, 2, 3], index=['A', 'B', 'C'])
print(s3)
'''
A 1
B 2
C 3
dtype: int64
'''
# 使用元组创建对象
tst = (1, 2, 3, 4, 5, 6)
print(pd.Series(tst))
'''
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
dtype: int64
'''
# 使用字典,key会成为索引,值会成为Series对象
dst = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'D': 4, 'E': 5, 'F': 6}
print(pd.Series(dst))
'''
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
dtype: int64
'''2.3 Series对象常用API
import pandas as pds4 = pd.Series([i for i in range(6)],index=[i for i in 'ABCDEF'])
print(s4)
'''
A 0
B 1
C 2
D 3
E 4
F 5
dtype: int64
'''
import pandas as pds4 = pd.Series([i for i in range(6)], index=[i for i in 'ABCDEF'])
print(s4)
'''
A 0
B 1
C 2
D 3
E 4
F 5
dtype: int64
'''# s对象有多少个值，int
print(len(s4)) # 6
print(s4.size) # 6# s对象有多少个值，单一元素构成的元组 (6,)
print(s4.shape)# 查看s对象中数据的类型,int64
print(s4.dtypes)# s对象转换为list列表 [0, 1, 2, 3, 4, 5]
print(s4.to_list())# s对象的值 array([0, 1, 2, 3, 4, 5], dtype=int64)
print(s4.values)# s对象的值转换为列表
print(s4.values.tolist())# s对象可以遍历，返回每一个值
for i in s4:print(i)# 下标获取具体值, 1
print(s4[1])# 返回前2个值，默认返回前5个,
# A 0
# B 1
print(s4.head(2))# 返回最后1个值，默认返回后5个
# F 5
print(s4.tail(1))# 获取s对象的索引 Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'], dtype='object')
print(s4.index)# s对象的索引转换为列表
s4.index.to_list()# s对象中数据的基础统计信息
print(s4.describe())
# 返回结果及说明如下
# count 6.000000 # s对象一共有多少个值
# mean 2.500000 # s对象所有值的算术平均值
# std 1.870829 # s对象所有值的标准偏差
# min 0.000000 # s对象所有值的最小值
# 25% 1.250000 # 四分位 1/4位点值
# 50% 2.500000 # 四分位 1/2位点值
# 75% 3.750000 # 四分位 3/4位点值
# max 5.000000 # s对象所有值的最大值
# dtype: float64
# 标准偏差是一种度量数据分布的分散程度之标准，用以衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。
# 四分位数（Quartile）也称四分位点，是指在统计学中把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值。# seriest对象转换为df对象
s4.to_frame()
s4.reset_index()
2.4 Series 对象的运算
Series和数值型变量计算时，变量会与Series中的每个元素逐一进行计算
两个Series之间计算，索引值相同的元素之间会进行计算；索引不同的元素最终计算的结果会填充成缺失值，用NaN表示
-
Series和数值型变量计算
print(s4 * 5)
# # 返回结果如下
# A 0
# B 5
# C 10
# D 15
# E 20
# F 25
# dtype: int64# 构造与s4索引相同的s对象
s5 = pd.Series([10]*6, index=[i for i in 'ABCDEF'])# 两个索引相同的s对象进行运算
print(s4 + s5)# 返回结果如下
'''
这个是s4
A 0
B 1
C 2
D 3
E 4
F 5这个是s5
A 10
B 10
C 10
D 10
E 10
G 10这个是s4+s5
A 10
B 11
C 12
D 13
E 14
F 15
dtype: int64
'''这篇关于2023.12.30 Pandas操作的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
