利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍 一、pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主
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利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍 一、pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
利用Python進行數據分析(7) pandas基礎: Series和DataFrame的簡單介紹
一、pandas 是什么
pandas 是基于 NumPy 的一個 Python 數據分析包,主要目的是為了數據分析。它提供了大量高級的數據結構和對數據處理的方法。 pandas 有兩個主要的數據結構:Series 和 DataFrame。
二、Series
Series 是一個一維數組對象 ,類似于 NumPy 的一維 array。它除了包含一組數據還包含一組索引,所以可以把它理解為一組帶索引的數組。
將 Python 數組轉換成 Series 對象:
將 Python 字典轉換成 Series 對象:
當沒有顯示指定索引的時候,Series 自動以 0 開始,步長為 1 為數據創建索引。 你也可以通過 index 參數顯示指定索引:
對于 Series 對象里的單個數據來說,和普通數組一樣,根據索引獲取對應的數據或重新賦值; 不過你還可以傳入一個索引的數組來獲取數據或未數據重新賦值:
想要單獨獲取 Series 對象的索引或者數組內容的時候,可以使用 index 和 values 屬性,例如:
對 Series 對象的運算(索引不變):
三、DataFrame
DataFrame 是一個表格型的數據結構。它提供有序的列和不同類型的列值。 例如將一個由 NumPy 數組組成的字典轉換成 DataFrame 對象:
DataFrame 默認根據列名首字母順序進行排序,想要指定列的順序?傳入一個列名的字典即可:
如果傳入的列名找不到,它不會報錯,而是產生一列 NA 值:
DataFrame 不僅可以以字典索引的方式獲取數據,還可以以屬性的方法獲取,例如:
修改列的值: 刪除某一列:
安裝步驟已經在首篇隨筆里寫過了,這里不在贅述。利用Python進行數據分析(1) 簡單介紹 接下來一篇隨筆內容是:利用Python進行數據分析(8) pandas基礎: Series和DataFrame的基本操作,有興趣的朋友歡迎關注本博客,也歡迎大家添加評論進行討論。 作者:backslash112
出處:http://sirkevin.cnblogs.com/
GitHub:https://github.com/backslash112/
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總結
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