Pandas | 05 基本功能
到目前为止,我们了解了三种Pandas数据结构以及如何创建它们。接下来将主要关注数据帧(DataFrame)对象,因为它在实时数据处理中非常重要,并且还讨论其他数据结构。
一、系列基本功能
编号 | 属性或方法 | 描述 |
---|---|---|
1 | axes |
返回行轴标签列表。 |
2 | dtype |
返回对象的数据类型(dtype )。 |
3 | empty |
如果系列为空,则返回True 。 |
4 | ndim |
返回底层数据的维数,默认定义:1 。 |
5 | size |
返回基础数据中的元素数。 |
6 | values |
将系列作为ndarray 返回。 |
7 | head() |
返回前n 行。 |
8 | tail() |
返回最后n 行。 |
现在创建一个系列并演示如何使用上面所有列出的属性操作。
import pandas as pd
import numpy as np s = pd.Series(np.random.randn(4))
print(s)
输出结果:
0 0.967853
1 -0.148368
2 -1.395906
3 -1.758394
dtype: float64
axes示例
import pandas as pd
import numpy as np s = pd.Series(np.random.randn(4))
print ("The axes are:")
print(s.axes)
输出结果:
The axes are:
[RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)]
empty示例
返回布尔值,表示对象是否为空。返回True
则表示对象为空。
import pandas as pd
import numpy as np s = pd.Series(np.random.randn(4))
print ("Is the Object empty?")
print(s.empty)
输出结果:
Is the Object empty?
False
ndim示例
返回对象的维数。根据定义,一个系列是一个1D
数据结构,参考以下示例代码
import pandas as pd
import numpy as np s = pd.Series(np.random.randn(4))
print(s)
print('\n') print ("The dimensions of the object:",s.ndim)
输出结果 -
0 0.175898
1 0.166197
2 -0.609712
3 -1.377000
dtype: float64
The dimensions of the object:1
size示例
返回系列的大小(长度)。参考以下示例代码
import pandas as pd
import numpy as np s = pd.Series(np.random.randn(2))
print(s)
print('\n') print ("The size of the object:",s.size)
输出结果:
0 3.078058
1 -1.207803
dtype: float64
The size of the object:2
values示例
以数组形式返回系列中的实际数据值。
import pandas as pd
import numpy as np s = pd.Series(np.random.randn(4))
print(s)
print('\n') print ("The actual data series is:",s.values)
输出结果:
0 1.787373
1 -0.605159
2 0.180477
3 -0.140922
dtype: float64
The actual data series is:[ 1.78737302 -0.60515881 0.18047664 -0.1409218 ]
head()和tail()方法示例
要查看Series或DataFrame对象的小样本,请使用head()
和tail()
方法。
head()
返回前n
行(观察索引值)。要显示的元素的默认数量为5
,但可以传递自定义这个数字值。
tail()
返回最后n
行(观察索引值)。 要显示的元素的默认数量为5
,但可以传递自定义数字值。
import pandas as pd
import numpy as np s = pd.Series(np.random.randn(4))
print ("The original series is:")
print(s)
print('\n') print ("The first two rows of the data series:")
print(s.head(2))
print('\n') print ("The last two rows of the data series:")
print(s.tail(2))
输出结果:
The original series is:
0 0.720876
1 -0.765898
2 0.479221
3 -0.139547
dtype: float64 The first two rows of the data series:
0 0.720876
1 -0.765898
dtype: float64
The last two rows of the data series:2 0.479221
3 -0.139547
dtype: float64
二、DataFrame基本功能
下面来看看数据帧(DataFrame)的基本功能有哪些?下表列出了DataFrame基本功能的重要属性或方法。
编号 | 属性或方法 | 描述 |
---|---|---|
1 | T |
转置行和列。 |
2 | axes |
返回一个列,行轴标签和列轴标签作为唯一的成员。 |
3 | dtypes |
返回此对象中的数据类型(dtypes )。 |
4 | empty |
如果NDFrame 完全为空[无项目],则返回为True ; 如果任何轴的长度为0 。 |
5 | ndim |
轴/数组维度大小。 |
6 | shape |
返回表示DataFrame 的维度的元组。 |
7 | size |
NDFrame 中的元素数。 |
8 | values |
NDFrame的Numpy表示。 |
9 | head() |
返回开头前n 行。 |
10 | tail() |
返回最后n 行。 |
下面来看看如何创建一个DataFrame并使用上述属性和方法。
import pandas as pd d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} df = pd.DataFrame(d)
print ("Our data series is:")
print(df)
输出结果:
Our data series is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Minsu 4.60
6 23 Jack 3.80
T(转置)示例
返回DataFrame
的转置。行和列将交换。
import pandas as pd d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} df = pd.DataFrame(d)
print ("The transpose of the data series is:")
print(df.T)
输出结果:
The transpose of the data series is:
0 1 2 3 4 5 6
Age 25 26 25 23 30 29 23
Name Tom James Ricky Vin Steve Minsu Jack
Rating 4.23 3.24 3.98 2.56 3.2 4.6 3.8
axes示例
返回行轴标签和列轴标签列表。
import pandas as pd d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} df = pd.DataFrame(d)
print ("Row axis labels and column axis labels are:")
print(df.axes)
输出结果:
Row axis labels and column axis labels are:
[RangeIndex(start=0, stop=7, step=1), Index([u'Age', u'Name', u'Rating'],
dtype='object')]
dtypes示例
返回每列的数据类型。
import pandas as pd d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} df = pd.DataFrame(d)
print ("The data types of each column are:")
print(df.dtypes)
输出结果:
The data types of each column are:
Age int64
Name object
Rating float64
dtype: object
empty示例
返回布尔值,表示对象是否为空; 返回True
表示对象为空。
import pandas as pd d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} df = pd.DataFrame(d)
print ("Is the object empty?",df.empty)
输出结果:
Is the object empty? False
ndim示例
返回对象的维数。根据定义,DataFrame是一个2D
对象。
import pandas as pd d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print(df)
print('\n') print ("The dimension of the object is:",df.ndim)
输出结果:
Our object is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Minsu 4.60
6 23 Jack 3.80
The dimension of the object is:2
shape示例
返回表示DataFrame
的维度的元组。 元组(a,b)
,其中a
表示行数,b
表示列数。
import pandas as pd d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print(df)
print('\n') print ("The shape of the object is:",df.shape)
输出结果:
Our object is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Minsu 4.60
6 23 Jack 3.80
The shape of the object is:(7, 3)
size示例
返回DataFrame中的元素数。
import pandas as pd d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print(df)
print('\n') print ("The total number of elements in our object is:",df.size)
输出结果:
Our object is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Minsu 4.60
6 23 Jack 3.80
The total number of elements in our object is:21
values示例
将DataFrame
中的实际数据作为ndarray
返回。
import pandas as pd d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print(df)
print('\n')
print ("The actual data in our data frame is:")
print(df.values)
输出结果:
Our object is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Minsu 4.60
6 23 Jack 3.80
The actual data in our data frame is:
[[25 'Tom' 4.23]
[26 'James' 3.24]
[25 'Ricky' 3.98]
[23 'Vin' 2.56]
[30 'Steve' 3.2]
[29 'Minsu' 4.6]
[23 'Jack' 3.8]]
head()和tail()示例
要查看DataFrame对象的小样本,可使用head()
和tail()
方法。
head()
返回前n
行(观察索引值)。显示元素的默认数量为5
,但可以传递自定义数字值。
tail()
返回最后n
行(观察索引值)。显示元素的默认数量为5
,但可以传递自定义数字值。
import pandas as pd d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Minsu','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} df = pd.DataFrame(d)
print ("Our data frame is:")
print(df)
print('\n') print ("The first two rows of the data frame is:")
print(df.head(2))
print('\n') print ("The last two rows of the data frame is:")
print(df.tail(2))
输出结果:
Our data frame is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Minsu 4.60
6 23 Jack 3.80
The first two rows of the data frame is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
The last two rows of the data frame is:
Age Name Rating
5 29 Minsu 4.6
6 23 Jack 3.8
Pandas | 05 基本功能的更多相关文章
- pandas的基本功能(一)
第16天pandas的基本功能(一) 灵活的二进制操作 体现在2个方面 支持一维和二维之间的广播 支持缺失值数据处理 四则运算支持广播 +add - sub *mul /div divmod()分区和 ...
- pandas的筛选功能,跟excel的筛选功能类似,但是功能更强大。
Select rows from a DataFrame based on values in a column -pandas 筛选 https://stackoverflow.com/questi ...
- (数据科学学习手札134)pyjanitor:为pandas补充更多功能
本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 pandas发展了如此多年,所包含的功能已 ...
- python数据分析之Pandas:基本功能介绍
Pandas有两个主要的数据结构:Series和DataFrame. Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据以及一组与之相关的数据标签构成.来看下它的使用过程 In [1]: from ...
- Pandas常用基本功能
Series 和 DataFrame还未构建完成的朋友可以参考我的上一篇博文:https://www.cnblogs.com/zry-yt/p/11794941.html 当我们构建好了 Series ...
- Pandas | 21 日期功能
日期功能扩展了时间序列,在财务数据分析中起主要作用.在处理日期数据的同时,我们经常会遇到以下情况 - 生成日期序列 将日期序列转换为不同的频率 创建一个日期范围 通过指定周期和频率,使用date.ra ...
- pandas replace 替换功能function
list like replace method dict like replace method regex expression import pandas as pd import numpy ...
- [Pandas] 05 - Parallel processing
相关资源 [Python] 09 - Multi-processing [Pandas] 01 - A guy based on NumPy [AI] 深度数学 - Bayes 这章非常有意思,但一定 ...
- 3.1,pandas【基本功能】
一:改变索引 reindex方法对于Series直接索引,对于DataFrame既可以改变行索引,也可以改变列索引,还可以两个一起改变. 1)对于Series In [2]: seri = pd.Se ...
随机推荐
- iptables如何安全的清空规则
使用 /sbin/iptables -F 要小心,搞不好,你就马上同服务器断开连接了 如果想清空的话,先执行 /sbin/iptables -P INPUT ACCEPT 然后执行 /sbin/ipt ...
- 利用Jenkins打包并远程部署SpringBoot应用
本文Jenkins版本2.190.2,为19年11月最新 1.安装Jenkins.Git.Maven和JDK Jenkins安装参考:https://www.cnblogs.com/zhi-leaf/ ...
- 使用Django REST框架创建一个简单的Api
Create a Simple API Using Django REST Framework in Python WHAT IS AN API API stands for application ...
- 在开发中进入一个方法后想要到原来那行 ctrl+alt+左 回到上一步 ctrl+alt+右 回到下一步
在开发中进入一个方法后想要到原来那行 ctrl+alt+左 回到上一步ctrl+alt+右 回到下一步
- win 10 上解压安装 MySQL 8
win 10 上解压安装 MySQL 8 # 进入到mysql的bin目录底下操作: # 初始化mysql mysqld --initialize --console # 安装mysql服务 mysq ...
- [转帖]PG的时间函数使用整理如下
PG的时间函数使用整理如下 https://blog.csdn.net/dahuzix/article/details/48576945 1.获取系统时间函数 -- :: -- :: -- :: 2. ...
- nginx 的一些优化(突破十万并发)
一般来说 nginx 配置文件中对优化比较有作用的为以下几项: worker_processes 8; nginx 进程数,建议按照 cpu 数目来指定,一般为它的倍数. worker_cpu_aff ...
- Web应急:门罗币恶意挖矿
门罗币(Monero 或 XMR),它是一个非常注重于隐私.匿名性和不可跟踪的加密数字货币.只需在网页中配置好js脚本,打开网页就可以挖矿,是一种非常简单的挖矿方式,而通过这种恶意挖矿获取数字货币是黑 ...
- Redis(六)管道(Pipelining)
管道技术并不是Redis特有的,管道技术在计算机科学中有很多地方的应用. 来自wiki的解释: In computing, a pipeline, also known as a data pipel ...
- Linux ip Command
Syntax ip OBJECT COMMAND ip [options] OBJECT COMMAND ip OBJECT help Understanding ip command OBJECTS ...