pandas基本操作

本文介绍了Pandas库的基础使用方法,包括Series和DataFrame两种主要数据结构的创建与操作,以及如何利用Pandas进行数据合并。

1 pandas数据结构

1.1 series

s=pd.Series([1,2,3,np.nan,5,6])

pandas中的序列,接受参数为列表,默认索引为0,1,2….

1.2 DataFrame

dates=pd.date_range('20180310',periods=6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=['A','B','C','D'])#生成6行4列位置
print(df)#输出6行4列的表格

DataFrame为表格类型,有行索引和列索引,可以看做一组series的集合

1.2.1 DataFrame属性

print(df_1.index)#行的序号
#Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64')
print(df_1.columns)#列的序号名字
#Index(['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'], dtype='object')
print(df_1.values)#把每个值进行打印出来

DataFrame.sort_values(by='E')
(我运行时报错:’DataFrame’ object has no attribute ‘sort_values’,尚不清楚怎么回事.
解决方法:更新pandas,之前的版本不支持没有sort_values函数,需要用sort,更新pandas时记得sudo)

1.3 pandas合并数据

https://blog.youkuaiyun.com/XiaoYi_Eric/article/details/79506660

pandas是一个Python库,用于数据分析和数据处理的工具。它提供了高效的数据结构和数据操作功能,特别适用于处理结构化数据。 以下是一些常见的pandas基础操作: 1. 导入pandas库:使用`import pandas as pd`导入pandas库。 2. 创建DataFrame:DataFrame是pandas中最重要的数据结构,类似于一张表格。可以通过多种方式创建DataFrame,例如从CSV文件、Excel文件、Python字典、NumPy数组等。 3. 查看数据:使用`df.head()`方法可以查看DataFrame的前几行,默认显示前5行。还可以使用`df.tail()`方法查看DataFrame的后几行。 4. 数据选择:可以使用列名称或列索引选择特定的列或多列数据。例如,使用`df['列名']`或`df.loc[:, '列名']`选择单列数据,使用`df[['列名1', '列名2']]`或`df.loc[:, ['列名1', '列名2']]`选择多列数据。 5. 数据过滤:可以使用条件语句过滤DataFrame中的数据。例如,使用`df[df['列名'] > 值]`可以选择满足条件的行。 6. 数据排序:可以使用`df.sort_values(by='列名')`对DataFrame按照指定的列进行排序。 7. 数据聚合:可以使用`df.groupby('列名').函数()`对数据进行分组并进行各种聚合操作,如求和、平均值、计数等。 8. 缺失值处理:可以使用`df.dropna()`删除包含缺失值的行或列,使用`df.fillna(value)`将缺失值填充为指定的值。 9. 数据统计:可以使用`df.describe()`获取DataFrame中数值列的统计信息,如均值、标准差、最小值、最大值等。 这些只是pandas基础操作的一部分,还有很多其他功能和方法可以用于数据处理和分析。你可以查阅pandas官方文档或参考相关教程来深入学习和掌握pandas
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值