pandas基础-pandas之Series+ 读取外部数据+dataframe+dataframe的索引

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pandas之Series

pandas之series创建

 pandas之Series切片和索引

 pandas之series的索引和值​编辑

 pandas之读取外部数据

pandas之dataframe

pandas之dataframe的创建

 传入字典创建数据

dataframe的描述信息

dataframe的索引

pandas之loc

 pandas之iloc

 pandas之布尔索引

pandas之字符串方法

缺失数据的处理

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常用数据类型：

1.series 一维，带标签数组

2.dataframe 二维，series 容器

pandas之Series

pandas之series创建

 

 pandas之Series切片和索引

 pandas之series的索引和值

 pandas之读取外部数据

import pandas as pd
### csv
pd.read_csv()
### mysql
pd.read_sql(sql_sentence,connection)
### mongodb
from pymongo import MongoClent
client = MongoClient()
collection = client["donban"]["tv1"]
data = list(collection.find())

t1 = data[0]
t1 = pd.Series(t1)

pandas之dataframe

pandas之dataframe的创建

 传入字典创建数据

dataframe的描述信息

 

 

dataframe的索引

import pandas as pd

df = pd.read_csv("./dogNames2.csv")

#dataframe中排序的方法
df = df.sort_values(by="Count_AnimalName"，ascending=False)
# print(df.head(5))
# pandas取行或者取列的注意点
# - 方括号写数组，表示取行，对行进行操作
# - 写字符串，表示的去列索引，对列进行操作
print(df[:20])
print(df["Row_Labels"])

pandas之loc

 

 

 pandas之iloc

 

 

 pandas之布尔索引

import pandas as pd

# pandas读取csv中的文件
df = pd.read_csv("./dogNames2.csv")

# &且 |或
print(df[(800<df["Count_AnimalName"])&(df["Count_AnimalName"]<1000)])

pandas之字符串方法

# 转为列表
print(df["info"].str.split("/").tolist())

缺失数据的处理

 inplace = True 对之前的dataframe原地修改，就地修改