Data Whale第20期组队学习 Pandas学习—基础知识

最新推荐文章于 2024-07-20 21:33:22 发布

原创

最新推荐文章于 2024-07-20 21:33:22 发布 · 562 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python

本文介绍Pandas库的基础知识，包括数据类型、DataFrame的创建与基本操作，以及滑动窗口、扩张窗口和指数加权窗口等高级功能。

Data Whale第20期组队学习 Pandas学习—基础知识

一、Dataframe简介
- 1.1 Pandas常见的数据类型
- 1.2 创建Data Frames
二、 Data Frame 基本操作
三、窗口对象
参考资料

一、Dataframe简介

1.1 Pandas常见的数据类型

数据结构	维度	说明
Series	1	一维数组，等同于list，类似于Numpy中的array
Data Frames	2	二维的表格型数据结构
Panel	3	三维数组，即Data Frames的容器

Series 一般由序列的值 data 、索引 index 、存储类型 dtype 、序列的名字 name等四个部分组成。其中， index 可以指定名字，默认为空。

import pandas as pd
Ser=pd.Series(data=[200,'w',{
   
   'dic1':6}],
              index=pd.Index(['ID1',50,'six'],name='my_index'),
              dtype='object',
              name='Hello')
print("Ser=",Ser)
# Ser= my_index
# ID1            200
# 50               w
# six    {'dic1': 6}
# Name: Hello, dtype: object

1.2 创建Data Frames

常见创建Data Frames的方法有以下几种：
1）创建空Data Frames
2）利用dict创建
3）从其他数据源中读取（例如excel，网址等）
代码如下：

import  pandas as pd
# 1、 创建空Data Frames
df=pd.DataFrame()

print("df=",df)
# df= Empty DataFrame
# Columns: []
# Index: []

# 2、利用dict创建
dict={
   
   'name':["zhangsan","lisi","wangwu","yangliu"],
      'age':[25,31,28,19],
      'city':["guangzhou","shenzheng","hangzhou","chengdu"]}
df1=pd.DataFrame(dict)
print(df1)
#        name  age       city
# 0  zhangsan   25  guangzhou
# 1      lisi   31  shenzheng
# 2    wangwu   28   hangzhou
# 3   yangliu   19    chengdu

# 2、利用dict创建(规范化)
index=pd.Index(["zhangsan","lisi","wangwu","yangliu"],name='person')
cols=['age','city']
data = [[25,"guangzhou"],
        [31,"shenzheng"],
        [28,"hangzhou"],
        [19,"chengdu"]]
df2=pd.DataFrame(index=index