python数据分析之pandas

本文介绍了pandas在数据分析中的基本操作,包括创建Serise和DataFrame,计算与排序,选择数据,更改与添加数据,处理缺失值,数据导入导出,以及数据合并。重点讲解了df.describe(), df.sort_*, df.loc[], df.iloc[]等常用方法,并对dropna(), fillna()和数据合并进行了概述。" 83579263,7760486,Vue 实现返回上一页不刷新页面技巧,"['Vue', '前端开发', '前端框架', 'Vue缓存', '路由管理']

pandas是数据科学分析中与numpy一样非常重要的一个工具,它是numpy的升级版本,用起来感觉更复杂,但是能完成的功能是非常多的,有点类似于python的字典。上次我们简介了numpy,今天来介绍一下pandas库。

目录:

创建pandas数据类型

计算与排序操作

选择所需数据

更改添加数据

处理空数值

数据的导入与导出

合并操作

1创建pandas数据类型

pandas中的数据类型有一维的Serise和DataFrame两种。创建方式和numpy差不多:

import pandas as pd

s= pd.Serise([11,2,1,3],index=[1,2,3,4])

df= pd.DataFrame(np.random.random((3.4)),index=[1,2,3],columns=['A','B','C','D'])

Serise相当于是一维序列,不过它的每一个元素都有

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