目录

Pandas

Series

序列的创建

序列的读取

DataFrame

DataFrame的创建

DataFrame数据的读取

Panel

Panel的创建


Pandas

Pandas ( Python Data Analysis Library )是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一

 
python中有三种数据结构

  1. Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近,其区别是:List中的元素可以是不同的数据类型,而array和Series中则只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效率。Time- Series:以时间为索引的Series。
  2. DataFrame:二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。DataFrame是用的最多的数据结构
  3. Panel :三维的数组,可以理解为DataFrame的容器。

pandas可以读取很多种的数据,用的比较多的是读取 htm、json、csv的数据

import pandas

data1=pandas.read_html('1.html')   #读取html格式数据
data2=pandas.read_json('2.json') #读取json格式数据
data3=pandas.read_csv('3.csv') #读取csv格式的数据

Series

系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数,字符串,浮点数,Python对象等)的一维标记数组。轴标签统称为索引

Series的创建函数:pandas.Series( data, index, dtype,copy )

参数 描述
data 数据采取各种形式,如:ndarray,list,constants
index 索引值必须是唯一的和散列的,与数据的长度相同。默认 np.arange(n) 如果没有索引被传递
dtype dtype 用户数据类型。如果没有,将推断数据类型
copy 复制数据,默认为 false

序列的创建

创建一个空series序列

从字典创建一个series序列

序列的读取

读取直接用 ['行名'],序列只可以读取行的内容

DataFrame

数据帧(DataFrame)是二维数据结构,即数据以行和列的表格方式排列。

数据帧(DataFrame)的功能特点:

  • 潜在的列是不同的类型
  • 大小可变
  • 标记轴(行和列)
  • 可以对行和列执行算术运算

DataFrame的创建函数:pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

参数 描述
data 数据采取各种形式,如:ndarray,series,map,lists,dict,constant和另一个DataFrame
index 对于行标签,要用于结果帧的索引是可选缺省值 np.arrange(n) ,如果没有传递索引值
columns 对于列标签,可选的默认语法是 np.arange(n) 这只有在没有索引传递的情况下才是这样
dtype 每列的数据类型
copy 如果默认值为false,则此命令用于复制数据

DataFrame的创建

创建一个空DataFrame序列

从字典创建一个series序列(必须加index)

DataFrame数据的读取

读取列,直接 ['列名']

读取行

Panel

面板(Panel)是3D容器的数据。面板数据一词来源于计量经济学,部分源于名称:Pandas - pan(el)-da(ta)-s。

3轴(axis)这个名称旨在给出描述涉及面板数据的操作的一些语义。它们是

  • items - axis 0,每个项目对应于内部包含的数据帧(DataFrame)
  • major_axis - axis 1,它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行)
  • minor_axis - axis 2,它是每个数据帧(DataFrame)的列

Panel的创建函数:pandas.Panel(data, items, major_axis, minor_axis, dtype, copy)

参数 说明
data 数据采取各种形式,如:ndarray,series,map,lists,dict,constant和另一个数据帧 DataFrame
items axis=0
major_axis axis=1
minor_axis axis=2
dtype 每列的数据类型
copy 复制数据,默认 false

Panel的创建

创建一个空Panel序列

Python中的Pandas模块的更多相关文章

  1. 沉淀,再出发:python中的pandas包

    沉淀,再出发:python中的pandas包 一.前言 python中有很多的包,正是因为这些包工具才使得python能够如此强大,无论是在数据处理还是在web开发,python都发挥着重要的作用,下 ...

  2. python中使用openpyxl模块时报错: File is not a zip file

    python中使用openpyxl模块时报错: File is not a zip file. 最大的原因就是不是真正的 xlsx文件, 如果是通过 库xlwt  新建的文件,或者是通过自己修改后缀名 ...

  3. Python中的random模块,来自于Capricorn的实验室

    Python中的random模块用于生成随机数.下面介绍一下random模块中最常用的几个函数. random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 < ...

  4. Python中的logging模块

    http://python.jobbole.com/86887/ 最近修改了项目里的logging相关功能,用到了python标准库里的logging模块,在此做一些记录.主要是从官方文档和stack ...

  5. Python中的random模块

    Python中的random模块用于生成随机数.下面介绍一下random模块中最常用的几个函数. random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 < ...

  6. 浅析Python中的struct模块

    最近在学习python网络编程这一块,在写简单的socket通信代码时,遇到了struct这个模块的使用,当时不太清楚这到底有和作用,后来查阅了相关资料大概了解了,在这里做一下简单的总结. 了解c语言 ...

  7. python中的StringIO模块

    python中的StringIO模块 标签:python StringIO 此模块主要用于在内存缓冲区中读写数据.模块是用类编写的,只有一个StringIO类,所以它的可用方法都在类中.此类中的大部分 ...

  8. python中的select模块

    介绍: Python中的select模块专注于I/O多路复用,提供了select  poll  epoll三个方法(其中后两个在Linux中可用,windows仅支持select),另外也提供了kqu ...

  9. Python中的re模块--正则表达式

    Python中的re模块--正则表达式 使用match从字符串开头匹配 以匹配国内手机号为例,通常手机号为11位,以1开头.大概是这样13509094747,(这个号码是我随便写的,请不要拨打),我们 ...

随机推荐

  1. net5 webapi中 SwaggerUI如何进行版本控制

    创建项目 net5就自带上了swaggerUI,见红色 // This method gets called by the runtime. Use this method to add servic ...

  2. FreeBSD ibus输入法框架配置

    FreeBSD ibus输入法框架配置 ibus输入法框架配置.xinitrc中增加XIM=ibus; export XIMGTK_IM_MODULE=ibus; export GTK_IM_MODU ...

  3. python文件操作以及循环小结

    Python中的文件使用建议使用 with open(filename, "r") as f: 的形式进行文件操作,如果忘记关闭文件指针的话,他会帮你自己关闭文件, 如果使用原来的 ...

  4. P2424 约数和 【整除分块】

    一.题目 P2424 约数和 二.分析 因为都是加法,那么肯定有的一个性质,即前缀和的思想,就是$$ { ans =\sum_{i=1}^y f(i)} - {\sum_{i=1}^x f(i)}   ...

  5. 写了一个 gorm 乐观锁插件

    前言 最近在用 Go 写业务的时碰到了并发更新数据的场景,由于该业务并发度不高,只是为了防止出现并发时数据异常. 所以自然就想到了乐观锁的解决方案. 实现 乐观锁的实现比较简单,相信大部分有数据库使用 ...

  6. python3 base64

    import base64s='hello world'bytes_by_s=s.encode() #将字符串编码-->字节码,b64_encode_bytes=base64.b64encode ...

  7. django 自带的用户系统

    首先,我要说明一下,下面内容不是必须品,如果各位大神喜欢手写也是可以的,你也可以选择自带的功能来缩减你的代码量,提高效率! 第一步 系统配置用户表 首先,在models中创建用户表,导包 from d ...

  8. Pytorch数据读取与预处理实现与探索

    在炼丹时,数据的读取与预处理是关键一步.不同的模型所需要的数据以及预处理方式各不相同,如果每个轮子都我们自己写的话,是很浪费时间和精力的.Pytorch帮我们实现了方便的数据读取与预处理方法,下面记录 ...

  9. kubernetes 降本增效标准指南| 容器化计算资源利用率现象剖析

    作者:詹雪娇,腾讯云容器产品经理,目前主要负责腾讯云集群运维中心的产品工作. 张鹏,腾讯云容器产品工程师,拥有多年云原生项目开发落地经验.目前主要负责腾讯云TKE集群和运维中心开发工作. 引言 降本增 ...

  10. 博文推荐|多图详解 Apache Pulsar 消息存储模型

    关于 Apache Pulsar Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目,是下一代云原生分布式消息流平台,集消息.存储.轻量化函数式计算为一体,采用计算与存储分离架构设计,支 ...