Pandas学习2 --- 数据类型Series、DataFrame

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Pandas学习2 --- 数据类型Series、DataFrame

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数据分析——Pandas的用法（Series,DataFrame）

我们先要了解,pandas是基于Numpy构建的,pandas中很多的用法和numpy一致.pandas中又有series和DataFrame,Series是DataFrame的基础. pandas的主要功能: 具备对其功能的数据结构DataFrame,Series 集成时间序列功能提供丰富的数学运算和操作灵活处理缺失数据,处理NaN数据(******) 一.Series Series是一种类似于一维数组的对象,由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成 1.创建方法第一种: pd.S…

6.1Python数据处理篇之pandas学习系列（一）认识pandas

目录目录 (一)介绍与测试 2.作用: 3.导入的格式 4.小测试 (二)数据类型 1.两种重要的数据类型 2.pandas与numpy的比较目录 (一)介绍与测试号称处理数据与分析数据最好的第三方库 1.官网: 官网文档 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/install.html 2.作用: 提供了便于操作的高效的数据结构提供了许多分析函数与分析工具 3.导入的格式 import pandas as pd 4.小测试下面如是测试成…

Pandas 之 Series / DataFrame 初识

import numpy as np import pandas as pd Pandas will be a major tool of interest throughout(贯穿) much of the rest of the book. It contains data structures and manipulation tools designed to make data cleaning(数据清洗) and analysis fast and easy in Python.…

python pandas ---Series,DataFrame 创建方法,操作运算操作(赋值,sort,get,del,pop,insert,+,-,*,/)

pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包 pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的, 导入如下: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import numpy as np Series可以理解为一个一维的数组,只是index可以自己改动.类似于定长的有序字典,有Index和value.传入一个list[]/tuple(),就会自动生成一个S…

pandas 的数据结构（Series， DataFrame）

Pandas 讲解 Python Data Analysis Library 或 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. 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…

Python数据分析之pandas基本数据结构：Series、DataFrame

1引言本文总结Pandas中两种常用的数据类型: (1)Series是一种一维的带标签数组对象. (2)DataFrame,二维,Series容器 2 Series数组 2.1 Series数组构成 Series数组对象由两部分构成: 值(value):一维数组的各元素值,是一个ndarray类型数据. 索引(index):与一维数组值一一对应的标签.利用索引,我们可非常方便得在Series数组中进行取值. 如下所示,我们通过字典创建了一个Series数组,输出结果的第一列就是索引,第二列就是…

pandas数据排序（series排序 & DataFrame排序）

# pandas数据排序 # series的排序: # Series.sort_values(ascending = True,inplace = False) # 参数说明: # ascending:默认为True升序排序,为False降序排序 # inplace : 是否修改原始的Series # dataFrame排序: # DataFrame.sort_values(by,ascending = True,inplace = False) # 参数说明: # by : 字符串或者list…

pandas 学习（2）： pandas 数据结构之DataFrame

DataFrame 类型类似于数据库表结构的数据结构,其含有行索引和列索引,可以将DataFrame 想成是由相同索引的Series组成的Dict类型.在其底层是通过二维以及一维的数据块实现. 1. DataFrame 对象的构建 1.1 用包含等长的列表或者是NumPy数组的字典创建DataFrame对象 In [68]: import pandas as pd In [69]: from pandas import Series,DataFrame # 建立包含等长列表的字典类型 In […

pandas 学习（1）： pandas 数据结构之Series

1. Series Series 是一个类数组的数据结构,同时带有标签(lable)或者说索引(index). 1.1 下边生成一个最简单的Series对象,因为没有给Series指定索引,所以此时会使用默认索引(从0到N-1). # 引入Series和DataFrameIn [16]: from pandas import Series,DataFrame In [17]: import pandas as pd In [18]: ser1 = Series([1,2,3,4]) In [19…

python. pandas(series,dataframe,index) method test

python. pandas(series,dataframe,index,reindex,csv file read and write) method test import pandas as pdimport numpy as np def testpandas(): p = pd.Series([1,2,3,4,5],index =('a','b','c','d','e')) print(p) cities = {'bejing':5500,'shanghai':5999,'shezh…

pandas数据结构：Series/DataFrame；python函数：range/arange

1. Series Series 是一个类数组的数据结构,同时带有标签(lable)或者说索引(index). 1.1 下边生成一个最简单的Series对象,因为没有给Series指定索引,所以此时会使用默认索引(从0到N-1). # 引入Series和DataFrameIn [16]: from pandas import Series,DataFrame In [17]: import pandas as pd In [18]: ser1 = Series([1,2,3,4]) In [19…

Python pandas学习总结

本来打算学习pandas模块,并写一个博客记录一下自己的学习,但是不知道怎么了,最近好像有点急功近利,就想把别人的东西复制过来,当心沉下来,自己自觉地将原本写满的pandas学习笔记删除了,这次打算写上自己的学习记录,这里送给自己一句话,同时送给看这篇博客的人,共勉当你迷茫的时候,当你饱受煎熬的时候,请停下来,想想自己学习的初衷,想想自己写博客的初衷,爱你所爱,行你所行,听从你心,无问西东. 好了,正文开始. pandas是做数据分析非常重要的一个模块,它使得数据分析的工作变得更快更简单.由于…

pandas学习（创建数据，基本操作）

pandas学习(一) Pandas基本数据结构 Series类型数据 Dataframe类型基本操作 Pandas基本数据结构两种常用数据结构: Series 一维数组,与Numpy中的一维array类似,二者与Python基本数据结构List很相似,Series能保存不同数据类型,字符串,boolbean值.数字等都能保存在Series中 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. Series类…

pandas 学习笔记【持续更新】

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df1 = pd.DataFrame(np.arange(1000, 1100, 4).reshape(5,5), index=['a'+str(i) for i in range(5)], columns=['b'+str(j) for j in range(5)]) df1 .dataframe tbody tr th:only-of-type { v…

Pandas 学习笔记

Pandas 学习笔记 pandas 由两部份组成,分别是 Series 和 DataFrame. Series 可以理解为"一维数组.列表.字典" DataFrame 可以理解为"二维矩阵.表格.字典",可以视为是由 Series 组成的字典. 创建 import pandas as pd data = { 'Frank' : [25, 'male', 'reading'], 'Lily' : [22, 'female', 'running'] } frame =…

pandas学习(创建多层索引、数据重塑与轴向旋转)

pandas学习(创建多层索引.数据重塑与轴向旋转) 目录创建多层索引数据重塑与轴向旋转创建多层索引隐式构造 Series 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组,Series也可以创建多层索引. s = Series(np.random.randint(0,150,size=6),index=[['a','a','b','b','c','c'],['期中','期末','期中','期末','期中','期末']]) # 输出 a 期中 59 期末 4…

pandas学习(常用数学统计方法总结、读取或保存数据、缺省值和异常值处理)

pandas学习(常用数学统计方法总结.读取或保存数据.缺省值和异常值处理) 目录常用数学统计方法总结读取或保存数据缺省值和异常值处理常用数学统计方法总结 count 计算非NA值的数量 describe 针对Series或DataFrame列计算统计 min/max/sum 计算最小值最大值总和 argmin argmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引位置(整数) idxmin idxmax 计算能够获取到最小值和最大值的索引值 quantile 计算样本的分位数(0到1)…

pandas 学习总结

pandas 学习总结作者:csj 更新时间:2018.04.02 shenzhen email:59888745@qq.com home: http://www.cnblogs.com/csj007523/p/8149929.html 1.import 2.export 3.create object 4.vewing,inspecting data 5.select data 6.data cleaning 7.filter,sort,groupby 8.join:merge,conca…

pandas库的数据类型运算

pandas库的数据类型运算算数运算法则根据行列索引,补齐运算(不同索引不运算,行列索引相同才运算),默认产生浮点数补齐时默认填充NaN空值二维和一维,一维和0维之间采用广播运算(低维元素与每一个高维元素运算) 采用 +-*/符号的二元运算会产生新的对象 a = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4)) a b = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5)) b # 维度相同,行列内元素个数不同的运算,自动补齐…

Pandas学习1

pandas有两种自己独有的基本数据结构Series和DataFrame Series 数据结构 data 100 300 500 index 0 1 2 或者 index data 0 100 1 300 2 500 创建series对象 In [1]: import numpy as np In [2]: from pandas import Series,DataFrame In [3]: import pandas as pd 传递list创建对象,默认创建整数索引 In [4]: s1…