Python Pandas 库的使用例子
主要在jupyter notebook里面熟悉这个库的使用,它的安装方法与实现,可自行搜索。
Pandas是一个优秀的数据分析工具,官网:http://pandas.pydata.org/
相关的库使用pip安装,用豆瓣的代理下载速度比官方的快,安装命令:
pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ matplotlib
pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ pandas
pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ requests
pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ scipy
方法后面是执行的结果,从结果上就能看出方法的作用的,所以没做太多描述。
import os
import pandas as pd
import requests
PATH = 'F:/Git/ML_Python/02iris/'
r = requests.get('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data')
with open(PATH + 'iris.data','w') as f:
f.write(r.text)
os.chdir(PATH)
df = pd.read_csv(PATH + 'iris.data',names=['花萼长度','花萼宽度','花瓣长度','花瓣宽度','类别'])
df.head()
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
| 花萼长度 | 花萼宽度 | 花瓣长度 | 花瓣宽度 | 类别 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa |
| 1 | 4.9 | 3.0 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa |
| 2 | 4.7 | 3.2 | 1.3 | 0.2 | Iris-setosa |
| 3 | 4.6 | 3.1 | 1.5 | 0.2 | Iris-setosa |
| 4 | 5.0 | 3.6 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa |
df.iloc[:3, :2]
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
| 花萼长度 | 花萼宽度 | |
|---|---|---|
| 0 | 5.1 | 3.5 |
| 1 | 4.9 | 3.0 |
| 2 | 4.7 | 3.2 |
df.loc[:1,[x for x in df.columns if ('宽度' in x)|('长度' in x)]]
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
| 花萼长度 | 花萼宽度 | 花瓣长度 | 花瓣宽度 | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 |
| 1 | 4.9 | 3.0 | 1.4 | 0.2 |
df['类别'].unique()
array(['Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-virginica'], dtype=object)
df.count()
花萼长度 150
花萼宽度 150
花瓣长度 150
花瓣宽度 150
类别 150
dtype: int64
df[df['类别']=='Iris-virginica'].count()
花萼长度 50
花萼宽度 50
花瓣长度 50
花瓣宽度 50
类别 50
dtype: int64
df[(df['类别']=='Iris-virginica')& (df['花瓣长度']>6)].reset_index(drop=True)
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
| 花萼长度 | 花萼宽度 | 花瓣长度 | 花瓣宽度 | 类别 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 7.6 | 3.0 | 6.6 | 2.1 | Iris-virginica |
| 1 | 7.3 | 2.9 | 6.3 | 1.8 | Iris-virginica |
| 2 | 7.2 | 3.6 | 6.1 | 2.5 | Iris-virginica |
| 3 | 7.7 | 3.8 | 6.7 | 2.2 | Iris-virginica |
| 4 | 7.7 | 2.6 | 6.9 | 2.3 | Iris-virginica |
| 5 | 7.7 | 2.8 | 6.7 | 2.0 | Iris-virginica |
| 6 | 7.4 | 2.8 | 6.1 | 1.9 | Iris-virginica |
| 7 | 7.9 | 3.8 | 6.4 | 2.0 | Iris-virginica |
| 8 | 7.7 | 3.0 | 6.1 | 2.3 | Iris-virginica |
df.describe()
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
| 花萼长度 | 花萼宽度 | 花瓣长度 | 花瓣宽度 | |
|---|---|---|---|---|
| count | 150.000000 | 150.000000 | 150.000000 | 150.000000 |
| mean | 5.843333 | 3.054000 | 3.758667 | 1.198667 |
| std | 0.828066 | 0.433594 | 1.764420 | 0.763161 |
| min | 4.300000 | 2.000000 | 1.000000 | 0.100000 |
| 25% | 5.100000 | 2.800000 | 1.600000 | 0.300000 |
| 50% | 5.800000 | 3.000000 | 4.350000 | 1.300000 |
| 75% | 6.400000 | 3.300000 | 5.100000 | 1.800000 |
| max | 7.900000 | 4.400000 | 6.900000 | 2.500000 |
df.corr()
df.corr(method='kendall')
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
| 花萼长度 | 花萼宽度 | 花瓣长度 | 花瓣宽度 | |
|---|---|---|---|---|
| 花萼长度 | 1.000000 | -0.072112 | 0.717624 | 0.654960 |
| 花萼宽度 | -0.072112 | 1.000000 | -0.182391 | -0.146988 |
| 花瓣长度 | 0.717624 | -0.182391 | 1.000000 | 0.803014 |
| 花瓣宽度 | 0.654960 | -0.146988 | 0.803014 | 1.000000 |
df.corr('spearman')
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle;
}
.dataframe tbody tr th {
vertical-align: top;
}
.dataframe thead th {
text-align: right;
}
| 花萼长度 | 花萼宽度 | 花瓣长度 | 花瓣宽度 | |
|---|---|---|---|---|
| 花萼长度 | 1.000000 | -0.159457 | 0.881386 | 0.834421 |
| 花萼宽度 | -0.159457 | 1.000000 | -0.303421 | -0.277511 |
| 花瓣长度 | 0.881386 | -0.303421 | 1.000000 | 0.936003 |
| 花瓣宽度 | 0.834421 | -0.277511 | 0.936003 | 1.000000 |
Python Pandas 库的使用例子的更多相关文章
- python pandas库——pivot使用心得
python pandas库——pivot使用心得 2017年12月14日 17:07:06 阅读数:364 最近在做基于python的数据分析工作,引用第三方数据分析库——pandas(versio ...
- Python Pandas库的学习(三)
今天我们来继续讲解Python中的Pandas库的基本用法 那么我们如何使用pandas对数据进行排序操作呢? food.sort_values("Sodium_(mg)",inp ...
- Python——Pandas库入门
一.Pandas库介绍 Pandas是Python第三方库,提供高性能易用数据类型和分析工具 import pandas as pd Pandas基于NumPy实现,常与NumPy和Matplotli ...
- Python pandas库159个常用方法使用说明
Pandas库专为数据分析而设计,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素. 一.Pandas数据结构 1.import pandas as pd import numpy as np ...
- Python Pandas库 初步使用
用pandas+numpy读取UCI iris数据集中鸢尾花的萼片.花瓣长度数据,进行数据清理,去重,排序,并求出和.累积和.均值.标准差.方差.最大值.最小值
- Python Pandas库的学习(一)
今天我们来学习一下Pandas库,前面我们讲了Numpy库的学习 接下来我们学习一下比较重要的库Pandas库,这个库比Numpy库还重要 Pandas库是在Numpy库上进行了封装,相当于高级Num ...
- Python Pandas库的学习(二)
今天我们继续讲下Python中一款数据分析很好的库.Pandas的学习 接着上回讲到的,如果有人听不懂,麻烦去翻阅一下我前面讲到的Pandas学习(一) 如果我们在数据中,想去3,4,5这几行数据,那 ...
- python pandas库的基本内容
pandas主要为数据预处理 DataFrame import pandas food_info = pandas.read_csv("路径") #绝对路径和相对路径都可以 ty ...
- Python之使用Pandas库实现MySQL数据库的读写
本次分享将介绍如何在Python中使用Pandas库实现MySQL数据库的读写.首先我们需要了解点ORM方面的知识. ORM技术 对象关系映射技术,即ORM(Object-Relational ...
随机推荐
- Numpy数组的基本运算操作
一.算术运算符 In [3]: a = np.arange(0,5) Out[3]array([0, 1, 2, 3, 4]) In [4]: a+4 Out[4]: array([4, 5, 6, ...
- P1373 小a和uim之大逃离
转自:http://www.cnblogs.com/CtsNevermore/p/6028138.html 题目背景 小a和uim来到雨林中探险.突然一阵北风吹来,一片乌云从北部天边急涌过来,还伴着一 ...
- 50个PHP程序性能优化的方法
1. 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些.因为 PHP 会在双引号包围的 字符串中搜寻变量,单引号则不会,注意:只有 echo 能这么做,它是一种可以把多个字符 串当作参数的" ...
- UWP 判断Windows10系统版本
, ); , ); , ); , ); if(VersionsHelper.Windows10Build15063) { }
- linux系统下安装配置解压版的MySQL数据库
一.解压文件到当前目录 命令:tar -zxvf mysql....tar.gz 二.移动解压完成的文件夹到目标目录并更名mysql 命令:mv mysql-版本号 /usr/local/mysql ...
- SpringData 基于SpringBoot快速入门
SpringData 基于SpringBoot快速入门 本章通过学习SpringData 和SpringBoot 相关知识将面向服务架构(SOA)的单点登录系统(SSO)需要的代码实现.这样可以从实战 ...
- ASP.NET没有魔法——ASP.NET MVC使用Oauth2.0实现身份验证
随着软件的不断发展,出现了更多的身份验证使用场景,除了典型的服务器与客户端之间的身份验证外还有,如服务与服务之间的(如微服务架构).服务器与多种客户端的(如PC.移动.Web等),甚至还有需要以服务的 ...
- C# 把Div变为滚动条
<div runat="server" style="overflow:auto;width:350px;height:200px" > <a ...
- 阅读《Android 从入门到精通》(12)——自己主动完毕文本框
自己主动完毕文本框(AutoCompleteTextView) java.lang.Object; android.view.View; android.view.TextView; android. ...
- Cocos游戏引擎,让小保安成就大梦想
秦丕胜是大连的一位保安.与非常多自学成才的人一样,2010年,在考上日照职业技术学院一年后便退了学. 因为没有高学历.加上喜欢自由,他来到了大连成为了一名保安.从高中開始,秦丕胜就酷爱代码,他曾自豪地 ...