Python数据分析 Pandas模块 基础数据结构与简介(一)

pandas 入门

简介

• pandas 组成 = 数据面板 + 数据分析工具

• poandas 把数组分为3类

  • 一维矩阵：Series 把ndarray强大在可以存储任意数据类型可以专门处理时间数据

  • 二维矩阵：DataFrame

  • 三维面板数据：Panel

• 背景：为金融产品数据分析创建的，对时间序列支持非常好！

数据结构

• 导入pandas模块

import pandas as pd

• 读取csv文件，数据类型就是二维矩阵 DataFrame

df = pd.read_csv('路径')
type(df)

• 属性和方法

  • 类型：type(df)

  • 维度：df.ndim

  • 形状: df.shape

  • 大小：df.size

  • 数据类型:a.dtypes

  • 帮助：help(df)

索引操作

• 前N行：head(N)

• 后N行：tail(N)

• 第N行：df.loc[索引]

• 第3-7行：df.loc[2:8]

• 取任意行：df.loc[[1,3,5....]]

• 取某列：df['列名'] df.列名

• 取任意列：df[['列名1','列名2'，...]]

简单统计

• 摘要描述/简介：df.describe()

• 一维.value_counts() 统计一维矩阵中数值出现的次数

  • 比如：统计成绩！！

• 最大：df['列名'].max()

• 最小：df['列名'].min()

• 平均：df['列名'].mean()

• 标准差：std()