快速入门Pandas

最新推荐文章于 2025-10-04 14:40:10 发布
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本文是Pandas的入门基础，介绍其两大核心数据结构——Series和DataFrame。Series是一维数组对象，类似定长有序字典，可自定义索引；DataFrame是表格型数据结构，由多列不同类型的數據组成，支持属性访问和函数操作。内容涵盖数据结构创建、索引、缺失值处理、数据对齐及 DataFrame 的操作。

思维导读

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Pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的。区别numpy，numpy是为了处理统一的数组数据的。

同样是分为两大部分来讲pandas，数据结构+操作，这边是入门基础，以后大量的数据分析都是使用pandas去完成的。

数据结构

两个基本的数据结构，Series，一维数组对象，DataFrame，二维数组对象
Series
创建
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索引+值的配置是不是有点熟悉，你不设置索引，它也会自动生成索引

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当然你也可以自己设定索引
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没错，它的索引就是和你想象的是一样的
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这边还有一个列表索引

##索引列表['a','d','c']
obj2[['a','d','c']]

它简直和numpy一维数组是一样的
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其实到这里，你可以看出来，series其实就是一个定长的有序字典，许多字典函数也是可以使用的
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也可以传入index的顺序，它会按照你传入的顺序进行排序
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没有找到的话，会自动填入缺失符号
判断缺失值
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自动对齐数据
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name属性，很像表名
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DataFrame
表格型的数据结构，一组有序的列组成；如何创建DataFrame
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看代码就知道这是一列一列的数据组成的，他们可以是不同类型的

设定index，columns
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属性访问，就是索引，类似字典+自带的方法
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访问行就需要函数啦
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关于赋值的问题
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创建和删除新列
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注意索引返回的都是视图，修改会改变源数据的

嵌套词典创建dataframe
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dataframe能够接受的数据
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如果设置了DataFrame的index和columns的name属性，则这些信息也会被显示出来
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跟Series⼀样， values属性也会以⼆维ndarray的形式返回DataFrame中的数据
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到这里两种基本的数据结构就讲完了

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