pandas用法总结+学习路线

本文详细介绍了使用Pandas进行数据处理的方法,包括Series和DataFrame的创建、索引、切片,以及从外部读取数据。深入探讨了Pandas在处理复杂数据类型如字符串和时间序列方面的优势,并讲解了数据统计、合并、分组聚合等高级操作。

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学习路线

为什么要学习pandas

那么问题来了:numpy已经能够帮助我们处理数据,能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题,那么pandas学习的目的在什么地方呢?

numpy能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够

很多时候,我们的数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列

比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据

比如:之前youtube的例子中除了数值之外还有国家的信息,视频的分类(tag)信息,标题信息等

所以,numpy能够帮助我们处理数值,但是pandas除了处理数值之外(基于numpy),还能够帮助我们处理其他类型的数据

pandas的常用数据类型

1.Series 一维,带标签数组(索引)

2.DataFrame 二维Series容器

pandasSeries创建

pandasSeries切片和索引

pandasSeries的索引和值

pandas之读取外部数据

pd.read_sql(sql_sentence,connection)

读取MangoDB的数据:

pandasDataFrame

DataFrame二维容器

d1和d2方式都可以创建DataFrame

pandas之取行或者列

pandasloc

pandasiloc

pandas之布尔索引

pandas之字符串方法

缺失数据的处理

 

pandas常用统计方法

数据合并之join

数据合并之merge

分组和聚合

索引和复合索引

Series复合索引

DataFrame复合索引

 

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