pandas_一维数组与常用操作
# 一维数组与常用操作
import pandas as pd # 设置输出结果列对齐
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide',True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) # 创建 从 0 开始的非负整数索引
s1 = pd.Series(range(1,20,5))
'''
0 1
1 6
2 11
3 16
dtype: int64
'''
# 使用字典创建 Series 字典的键作为索引
s2 = pd.Series({'语文':95,'数学':98,'Python':100,'物理':97,'化学':99})
'''
语文 95
数学 98
Python 100
物理 97
化学 99
dtype: int64
'''
# 使用索引下标进行修改
# 修改 Series 对象的值
s1[3] = -17
'''
0 1
1 6
2 11
3 -17
dtype: int64
'''
s2['语文'] = 94
'''
语文 94
数学 98
Python 100
物理 97
化学 99
dtype: int64
'''
# 查看 s1 的绝对值
abs(s1)
'''
0 1
1 6
2 11
3 17
dtype: int64
'''
# 将 s1 所有的值都加 5、使用加法时,对所有元素都进行
s1 + 5
'''
0 6
1 11
2 16
3 -12
dtype: int64
'''
# 在 s1 的索引下标前加入参数值
s1.add_prefix(2)
'''
20 1
21 6
22 11
23 -17
dtype: int64
'''
# s2 数据的直方图
s2.hist() # 每行索引后面加上 hany
s2.add_suffix('hany')
'''
语文hany 94
数学hany 98
Pythonhany 100
物理hany 97
化学hany 99
dtype: int64
'''
# 查看 s2 中最大值的索引
s2.argmax()
# 'Python' # 查看 s2 的值是否在指定区间内
s2.between(90,100,inclusive = True)
'''
语文 True
数学 True
Python True
物理 True
化学 True
dtype: bool
'''
# 查看 s2 中 97 分以上的数据
s2[s2 > 97]
'''
数学 98
Python 100
化学 99
dtype: int64
'''
# 查看 s2 中大于中值的数据
s2[s2 > s2.median()]
'''
Python 100
化学 99
dtype: int64
'''
# s2 与数字之间的运算,开平方 * 10 保留一位小数
round((s2**0.5)*10,1)
'''
语文 97.0
数学 99.0
Python 100.0
物理 98.5
化学 99.5
dtype: float64
'''
# s2 的中值
s2.median()
# 98.0 # s2 中最小的两个数
s2.nsmallest(2)
'''
语文 94
物理 97
dtype: int64
'''
# s2 中最大的两个数
s2.nlargest(2)
'''
Python 100
化学 99
dtype: int64
'''
# Series 对象之间的运算,对相同索引进行计算,不是相同索引的使用 NaN
pd.Series(range(5)) + pd.Series(range(5,10))
'''
0 5
1 7
2 9
3 11
4 13
dtype: int64
'''
# 对 Series 对象使用匿名函数
pd.Series(range(5)).pipe(lambda x,y,z :(x**y)%z,2,5)
'''
0 0
1 1
2 4
3 4
4 1
dtype: int64
'''
pd.Series(range(5)).pipe(lambda x:x+3)
'''
0 3
1 4
2 5
3 6
4 7
dtype: int64
'''
pd.Series(range(5)).pipe(lambda x:x+3).pipe(lambda x:x*3)
'''
0 9
1 12
2 15
3 18
4 21
dtype: int64
'''
# 对 Series 对象使用匿名函数
pd.Series(range(5)).apply(lambda x:x+3)
'''
0 3
1 4
2 5
3 6
4 7
dtype: int64
'''
# 查看标准差
pd.Series(range(0,5)).std()
# 1.5811388300841898 # 查看无偏方差
pd.Series(range(0,5)).var()
# 2.5 # 查看无偏标准差
pd.Series(range(0,5)).sem()
# 0.7071067811865476 # 查看是否存在等价于 True 的值
any(pd.Series([3,0,True]))
# True # 查看是否所有的值都等价于 True
all(pd.Series([3,0,True]))
# False
2020-05-07
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