十分钟掌握Pandas(上)——来自官网API

其实不止10分钟，这么多，至少一天

一、numpy和pandas

numpy是矩阵计算库，pandas是数据分析库，关于百度百科，有对pandas的介绍。

pandas 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。

二、数据类型

numpy pandas
ndArray相当于n维矩阵 Series（类似一维数组，或者kv值对）
在numpy中只有ndArray一种，但是ndArray有很多种数据类型 DataFrame（使用csv读入数据是dataFrame）

二、官网API

1.API之前，我们应该学习数据导入

pandas可以导入csv数据集

import pandas as pd
​
food_info = pd.read_csv("xxx.csv")
print(type(food_info))
print(food_info)
2.pd.Series 获取一个Series类型
import numpy as np
import pandas as pd
# 我们可以发现，这边可以使用numpy，证明pandas是基于numpy构建的
s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])
print(s)
打印
0    1.0
1    3.0
2    5.0
3    NaN
4    6.0
5    8.0
dtype: float64
3.获取日期

从第一个date开始，获取6个连续日期

dates = pd.date_range('20130101',periods=6)
dates
打印
DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04',
               '2013-01-05', '2013-01-06'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')
4.第一次使用dataframe类型

np.random.randn(6,4) 获取6行4列数据集

index是列

columns是行

df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD'))
df
打印结果
A   B   C   D
2013-01-01  0.284681    1.881328    0.310425    -2.527329
2013-01-02  -0.209723   -1.410186   0.865336    0.893260
2013-01-03  -0.095578   0.576282    -1.347052   -0.055370
2013-01-04  -1.216527   0.423745    -1.110668   -1.682405
2013-01-05  0.275501    -0.844457   -0.954631   2.312578
2013-01-06  -1.384552   1.539255    -1.499076   -0.916121
5.查看数据类型
df2.dtypes
A           float64
B    datetime64[ns]
C           float32
D             int32
E          category
F            object
dtype: object
6.查看前两行
df.head(2)
A   B   C   D
2013-01-01  0.284681    1.881328    0.310425    -2.527329
2013-01-02  -0.209723   -1.410186   0.865336    0.893260
7.查看尾三行
df.tail(3)
A   B   C   D
2013-01-04  -1.216527   0.423745    -1.110668   -1.682405
2013-01-05  0.275501    -0.844457   -0.954631   2.312578
2013-01-06  -1.384552   1.539255    -1.499076   -0.916121
8.查看索引（行名）
df.index
DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04',
               '2013-01-05', '2013-01-06'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')
9.查看列名
df.columns
Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object')
10.转化为numpy类型的数组
df.to_numpy()
array([[ 0.28468077,  1.8813276 ,  0.31042514, -2.52732926],
       [-0.20972286, -1.41018638,  0.86533622,  0.89325968],
       [-0.09557804,  0.57628249, -1.34705203, -0.05537029],
       [-1.21652719,  0.42374501, -1.11066844, -1.6824053 ],
       [ 0.27550116, -0.84445705, -0.95463056,  2.31257796],
       [-1.38455249,  1.53925476, -1.49907627, -0.91612064]])
11.查看描述
df.describe()
A   B   C   D
count   6.000000    6.000000    6.000000    6.000000
mean    -0.391033   0.360994    -0.622611   -0.329231
std 0.733423    1.291526    0.972213    1.763848
min -1.384552   -1.410186   -1.499076   -2.527329
25% -0.964826   -0.527407   -1.287956   -1.490834
50% -0.152650   0.500014    -1.032650   -0.485745
75% 0.182731    1.298512    -0.005839   0.656102
max 0.284681    1.881328    0.865336    2.312578

依次为：总数、均值、标准差、最小值、25%的值、50%的值、75%的值、最大值

12.转置矩阵
df.T
    2013-01-01  2013-01-02  2013-01-03  2013-01-04  2013-01-05  2013-01-06
A   0.284681    -0.209723   -0.095578   -1.216527   0.275501    -1.384552
B   1.881328    -1.410186   0.576282    0.423745    -0.844457   1.539255
C   0.310425    0.865336    -1.347052   -1.110668   -0.954631   -1.499076
D   -2.527329   0.893260    -0.055370   -1.682405   2.312578    -0.916121
13.索引排序，按照维度为一（即横坐标），排序，升序为false
df.sort_index(axis=1,ascending=False)
​
D   C   B   A
2013-01-01  -2.527329   0.310425    1.881328    0.284681
2013-01-02  0.893260    0.865336    -1.410186   -0.209723
2013-01-03  -0.055370   -1.347052   0.576282    -0.095578
2013-01-04  -1.682405   -1.110668   0.423745    -1.216527
2013-01-05  2.312578    -0.954631   -0.844457   0.275501
2013-01-06  -0.916121   -1.499076   1.539255    -1.384552
14.按照B进行横向排序
df.sort_values(by='B')
A   B   C   D
2013-01-02  -0.209723   -1.410186   0.865336    0.893260
2013-01-05  0.275501    -0.844457   -0.954631   2.312578
2013-01-04  -1.216527   0.423745    -1.110668   -1.682405
2013-01-03  -0.095578   0.576282    -1.347052   -0.055370
2013-01-06  -1.384552   1.539255    -1.499076   -0.916121
2013-01-01  0.284681    1.881328    0.310425    -2.527329
15.获取列标为'A'的
df['A']
2013-01-01    0.284681
2013-01-02   -0.209723
2013-01-03   -0.095578
2013-01-04   -1.216527
2013-01-05    0.275501
2013-01-06   -1.384552
Freq: D, Name: A, dtype: float64
16.获取横标切片
df[0:3]
A   B   C   D
2013-01-01  0.284681    1.881328    0.310425    -2.527329
2013-01-02  -0.209723   -1.410186   0.865336    0.893260
2013-01-03  -0.095578   0.576282    -1.347052   -0.055370
17.获取横标切片（value)
df['20130102':'20130104']
A   B   C   D
2013-01-02  -0.209723   -1.410186   0.865336    0.893260
2013-01-03  -0.095578   0.576282    -1.347052   -0.055370
2013-01-04  -1.216527   0.423745    -1.110668   -1.682405
18.获取第一行
df.loc[dates[0]]
A    0.284681
B    1.881328
C    0.310425
D   -2.527329
Name: 2013-01-01 00:00:00, dtype: float64
19.获取行切片
df.loc[:,['A','B']]
A   B
2013-01-01  0.284681    1.881328
2013-01-02  -0.209723   -1.410186
2013-01-03  -0.095578   0.576282
2013-01-04  -1.216527   0.423745
2013-01-05  0.275501    -0.844457
2013-01-06  -1.384552   1.539255
df.loc['20130102':'20130104',['A','B']]
df.loc['20130102',['A','B']]
20.获取唯一元素
df.loc[dates[0],'A']//这是唯一元素
df.at[dates[0],'A']//与上面一样，官网这样解释For getting fast access to a scalar，更快的访问维度数据
21.通过索引获取第一行（之前的loc是通过值获取行）
df.iloc[3]
A    1.191786
B   -1.384943
C   -1.463160
D    0.527332
Name: 2013-01-04 00:00:00, dtype: float64
22.索引获取切片
df.iloc[3:5,0:2]
df.iloc[[1,2,4],[0,2]]
df.iloc[1:3,:]
df.iloc[1,1]
df.iat[1,1]
df[df.A>0]
23.拷贝赋值
df2 = df.copy()
df2['E'] = ['one','two','three','four','five','six']
df2

结果多一列E

24.进行判断是否贼取值
df2[df2['E'].isin(['two','four'])]
输出：
A   B   C   D   E
2013-01-02  0.847134    -0.003377   0.353925    0.438065    two
2013-01-04  1.191786    -1.384943   -1.463160   0.527332    four
25.进行按照日期取6个序列
s1 = pd.Series([1,2,3,4,5,6],index=pd.date_range('20130102',periods=6))
s1
26.进行取赋值
df['F']=s1
df
A   B   C   D   F
2013-01-01  0.284681    1.881328    0.310425    -2.527329   NaN
2013-01-02  -0.209723   -1.410186   0.865336    0.893260    1.0
2013-01-03  -0.095578   0.576282    -1.347052   -0.055370   2.0
2013-01-04  -1.216527   0.423745    -1.110668   -1.682405   3.0
2013-01-05  0.275501    -0.844457   -0.954631   2.312578    4.0
2013-01-06  -1.384552   1.539255    -1.499076   -0.916121   5.0

十分钟掌握Pandas(上)——来自官网API的更多相关文章

  1. 十分钟了解pandas

    十分钟掌握Pandas(上)--来自官网API 一.numpy和pandas numpy是矩阵计算库,pandas是数据分析库,关于百度百科,有对pandas的介绍. pandas 是基于NumPy ...

  2. 十分钟掌握pandas（pandas官方文档翻译）

    十分钟掌握pandas 文档版本:0.20.3 这是一个对pandas简短的介绍,适合新用户.你可以在Cookbook中查看更详细的内容. 通常,我们要像下面一样导入一些包. In [1]: impo ...

  3. 【朝花夕拾】Android性能篇之（八）来自官网的自白

    前言 转载请声明,转自[https://www.cnblogs.com/andy-songwei/p/10823372.html],谢谢! Android性能优化无疑是Android中的一个重点,也是 ...

  4. 比特魔方原创，用十分钟在Cocos-BCX上发行了自己的NFT

    比特魔方原创 作者 | 第二个区块 出品 |比特魔方 NFT正在积累越来越多的共识.每看到人们讨论NFT,我隐约就能联想到2019年人们谈论DeFi的时候.隐约让我感到欠缺的是,相对2019年的DeF ...

  5. （转）十分钟入门pandas

    本文是对pandas官方网站上<10 Minutes to pandas>的一个简单的翻译,原文在这里.这篇文章是对pandas的一个简单的介绍,详细的介绍请参考:Cookbook . 习 ...

  6. 做个伪IE浏览器？！【来自官网】

    原文:docwiki.embarcadero.com/RADStudio/Seattle/en/Building_a_VCL_Forms_Web_Browser_Application 选择File ...

  7. 【转载】koa相关知识（来自官网）

    什么是Koa? koa 是由 Express 原班人马打造的,致力于成为一个更小.更富有表现力.更健壮的 Web 框架.使用 koa 编写 web 应用,通过组合不同的 generator,可以免除重 ...

  8. Vertx上传 官网Demo Java版

    package io.vertx.example.web.upload; import io.vertx.core.AbstractVerticle; import io.vertx.example. ...

  9. Content Providers的步骤，来自官网文档

    Content Providers In this document Content provider basics Querying a content provider Modifying dat ...

随机推荐

  1. js判断图片加载完成

    <!DOCTYPE> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content=&quo ...

  2. Docker:学习笔记(1)——基础概念

    Docker:学习笔记(1)——基础概念 Docker是什么 软件开发后,我们需要在测试电脑.客户电脑.服务器安装运行,用户计算机的环境各不相同,所以需要进行各自的环境配置,耗时耗力.为了解决这个问题 ...

  3. AWS 基础设施即代码（五）

    基础设施即代码 概述 手动配置的挑战:可能因为人为错误导致缺乏可靠性,环境无法完全再现,同时需要额外文档 基础设施即代码,是软件开发中用于创建可重用.可维护.可扩展及可测试基础设施的技术.实践和工具, ...

  4. httpsqs消息队安装

    HTTPSQS(HTTP Simple Queue Service)是一款基于 HTTP GET/POST 协议的轻量级开源简单消息队列服务,使用 Tokyo Cabinet 的 B+Tree Key ...

  5. JS 多数组中取最大数组，分组

    代码小结,使用 JS 对数据进行分组,对分组中的数组取最大数组: var combineTemplate = JSON.parse(data.combineTemplate); //根据仪器种类ID分 ...

  6. DVWA 安全测试靶机本地搭建

    前期的搭建步骤这里就不多做表述了,网上文章很多,这里主要讲后续会遇到的问题和需要修改的地方.   首先将config-inc.php.dist  修改为config-inc.php 设置Key值 $_ ...

  7. Linux 环境变量设置的几种方法

    From:http://home.eeworld.com.cn/home.php?mod=space&uid=291513&do=blog&id=40557 环境变量是和She ...

  8. Linux基础-15-samba服务

    1. samba的功能: samba是一个网络服务器,用于Linux和Windows之间共享文件. 2. samba服务的启动.停止.重启 service smb start|stop|restart ...

  9. 网络编程 - 端口 & 地址占用

    1.设置地址复用(还可以设置端口复用): int enable=1; if (setsockopt(socketfd,SOL_SOCKET,SO_REUSEADDR,&iEnable,size ...

  10. SAS学习笔记47 Macro Quoting

    简单来说:Macro Quoting就是将具有特殊功能字符及字母组合的特殊功能隐藏掉.例如:让分号(;)不再表示一个语句的结束,而就是一个普普通通的字符:让GE不再表示大于等于的比较符,而就是两个普普 ...