pandas库入门 北理工嵩天老师python数据分析与展示 单元7随堂笔记

本文主要是介绍pandas库入门 北理工嵩天老师python数据分析与展示 单元7随堂笔记，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！

pandas库入门 北理工嵩天老师python数据分析与展示 单元7随堂笔记

Pandas是Python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具。

import pandas as pd

Pandas基于NumPy实现，常与Numpy和Matplotlib一同使用。

d = pd.Series(range(20))  
d  #第一列是索引，第二列是值

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dtype: int64

d.cumsum() #计算前N项的累加和

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2       3
3       6
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dtype: int64

Pandas库的理解

两个数据类型：Series 、DataFrame
基于上述数据类型的各类操作：
基本操作，运算操作，特征类操作，关联类操作

       NumPy                              Pandas基础数据类型             基于np.array的扩展数据类型 Series 、DataFrame
关注数据的结构表达（即数据之间的维度表达）     关注数据的应用表达（如何提取、运算）维度：数据之间                       数据与索引间关系

Series类型

Series类型由一组数据及与之相关的数据索引组成
图四

a = pd.Series([9,8,7,6])  #自动索引
a

0    9
1    8
2    7
3    6
dtype: int64

b=pd.Series([9,8,7,6],index=['a','b','c','d']) #指定索引
b

a    9
b    8
c    7
d    6
dtype: int64

Series类型可以由如下类型创建

(1)标量值

s=pd.Series(25,index=['a','b','c'])  #通过标量值创建，不能省略index,index表达了Series类型的尺寸
s

a    25
b    25
c    25
dtype: int64

(2)python 字典

d=pd.Series({'a':9,'b':8,'c':7})# 用字典创建，键变为原来值的索引
d

a    9
b    8
c    7
dtype: int64

e=pd.Series({'a':9,'b':8,'c':7},index=['c','a','b','d'])#通过index指定Series结构
e

c    7.0
a    9.0
b    8.0
d    NaN
dtype: float64

(3)ndarray

import numpy as np
n=pd.Series(np.arange(5))
n

0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
dtype: int32

m=pd.Series(np.arange(5),index=np.arange(9,4,-1))
m

9    0
8    1
7    2
6    3
5    4
dtype: int32

(4)其他函数

如range()

o=pd.Series(range(5),index=np.arange(9,4,-1))
o

9    0
8    1
7    2
6    3
5    4
dtype: int64

可以看到pandas与很多数据都具有兼容性

Series类型的基本操作

Series类型包括index和values两部分。
Series类型的操作类似ndarray类型。
Series类型的操作类似Python字典类型

b=pd.Series([9,8,7,6],['a','b','c','d'

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