Python科学计算与数据处理 pandas的数据结构入门.doc
非常全面的Pandas入门教程
⾮常全⾯的Pandas⼊门教程pandas是基于NumPy的⼀种数据分析⼯具，在机器学习任务中，我们⾸先需要对数据进⾏清洗和编辑等⼯作，pandas库⼤⼤简化了我们的⼯作量，熟练并掌握pandas常规⽤法是正确构建机器学习模型的第⼀步。
⽬录1. 如何安装pandas2. 如何导⼊pandas库和查询相应的版本信息3. pandas数据类型4. series教程5. dataframe教程6. ⼩结1. 如何安装Pandas最常⽤的⽅法是通过Anaconda安装，在终端或命令符输⼊如下命令安装：conda install pandas若未安装Anaconda，使⽤Python⾃带的包管理⼯具pip来安装：pip install pandas2. 如何导⼊pandas库和查询相应的版本信息import numpy as np # pandas和numpy常常结合在⼀起使⽤，导⼊numpy库import pandas as pd # 导⼊pandas库print(pd.__version__) # 打印pandas版本信息#> 0.23.43. pandas数据类型pandas包含两种数据类型：series和dataframe。
series是⼀种⼀维数据结构，每⼀个元素都带有⼀个索引，与⼀维数组的含义相似，其中索引可以为数字或字符串。
series结构名称：|索引列|数据列dataframe是⼀种⼆维数据结构，数据以表格形式（与excel类似）存储，有对应的⾏和列。
dataframe结构名称：4. series教程1. 如何从列表，数组，字典构建seriesmylist = list('abcedfghijklmnopqrstuvwxyz') # 列表myarr = np.arange(26) # 数组mydict = dict(zip(mylist, myarr)) # 字典# 构建⽅法ser1 = pd.Series(mylist)ser2 = pd.Series(myarr)ser3 = pd.Series(mydict)print(ser3.head()) # 打印前5个数据#> a 0b 1c 2d 4e 3dtype:int642. 如何使series的索引列转化为dataframe的列mylist = list('abcedfghijklmnopqrstuvwxyz')myarr = np.arange(26)mydict = dict(zip(mylist, myarr))ser = pd.Series(mydict)# series转换为dataframedf = ser.to_frame()# 索引列转换为dataframe的列df.reset_index(inplace=True)print(df.head())#> index 00 a 01 b 12 c 23 e 34 d 43. 如何结合多个series组成dataframe# 构建series1ser1 = pd.Series(list('abcedfghijklmnopqrstuvwxyz'))# 构建series2ser2 = pd.Series(np.arange(26))# ⽅法1，axis=1表⽰列拼接，0表⽰⾏拼接df = pd.concat([ser1, ser2], axis=1)# 与⽅法1相⽐，⽅法2设置了列名df = pd.DataFrame({'col1': ser1, 'col2': ser2})print(df.head())#> col1 col20 a 01 b 12 c 23 e 34 d 44. 如何命名列索引的名称ser = pd.Series(list('abcedfghijklmnopqrstuvwxyz'))\# 命名索引列名称 = 'alphabets'\# 显⽰前5⾏数据ser.head()#> 0 a1 b2 c3 e4 dName: alphabets, dtype: object5. 如何获得series对象A中不包含series对象B的元素ser1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])ser2 = pd.Series([4, 5, 6, 7, 8])\# 返回ser1不包含ser2的布尔型seriesser3=~ser1.isin(ser2)\# 获取ser不包含ser2的元素ser1[ser3]#> 0 11 22 3dtype: int646. 如何获得seriesA和seriesB不相同的项ser1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])ser2 = pd.Series([4, 5, 6, 7, 8])\# 求ser1和ser2的并集ser_u = pd.Series(np.union1d(ser1, ser2))# 求ser1和ser2的交集ser_i = pd.Series(np.intersect1d(ser1, ser2))\# ser_i在ser_u的补集就是ser1和ser2不相同的项ser_u[~ser_u.isin(ser_i)]#> 0 11 22 35 66 77 8dtype: int64。
Python数据处理与分析教程NumPy与Pandas库使用
Python数据处理与分析教程NumPy与Pandas库使用Python数据处理与分析教程：NumPy与Pandas库使用Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，在数据处理和分析领域中受到广泛应用。
为了更高效地处理和分析数据，Python提供了许多常用的库，其中包括NumPy和Pandas。
本教程将介绍NumPy和Pandas库的使用方法，帮助读者快速掌握数据处理和分析的基础知识。
一、NumPy库的使用NumPy是Python中用于科学计算的基础库之一。
它提供了强大的多维数组对象和对这些数组进行操作的函数。
以下是NumPy库的几个常用功能：1. 创建数组使用NumPy库，我们可以轻松地创建各种类型的数组，包括一维数组、二维数组等。
以下是创建一维数组的示例代码：```pythonimport numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(arr)```2. 数组运算NumPy库提供了许多方便的函数来对数组进行运算，例如对数组元素进行加减乘除等。
以下是对两个数组进行相加运算的示例代码：```pythonimport numpy as nparr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])arr2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])sum_arr = arr1 + arr2print(sum_arr)```3. 数组索引和切片NumPy库允许我们通过索引和切片操作来访问数组中的元素。
以下是对数组进行切片操作的示例代码：```pythonimport numpy as nparr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])slice_arr = arr[2:4]print(slice_arr)```二、Pandas库的使用Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库。
它基于NumPy库构建，提供了更高级的数据结构和数据操作工具。
第12章 Pandas入门与实践
s_1 = pd.Series([2, 4, 6, 8, 10], index=list(“ABCDE”)) print(s_1) print(s_1[“C"]) # 通过索引访问数据 print(s_1.keys()) # 获取所有的索引 print(s_1.index) # 获取所有的索引 print(list(s_1.items())) # 获取索引和值对 print("D" in s_1) # 判断是否包含某个索引 s_1["D"] = 20 # 修改某个索引对应的值 s_1["W"] = 50 # 没有索引时添加索引 print(s_1)
Pandas入门与实践
Series中数据访问
系统一般会为Series对象默认分配一个从0开始不断增大的索引，称为隐式索引；
用户通过index指定的索引称为显式索引。如果显式索引为整数，容易冲突，通过键访
问采用的是显式索引，通过切片访问采用的是隐式索引，尽量不要使用整数作为显式
索引。其他情况下，两种方式可以共存。
将Series看作字典
➢ 字典中的键不允许重复，但Series中的索引允 许有重复值；
➢ 以索引为键，可访问对应的值，如果有多个， 则结果为Series类型；
➢ 可调用字典的一些常见方法，如keys()、 items()等，可判断是否包含指定索引；
➢ 可用字典类似语法更新数据，对一个不存在的 索引进行赋值，会添加一个索引。
s_1 = pd.Series(range(2, 12, 2), index=range(1, 6)) print(s_1.iloc[2]) # 隐式索引 print(s_1.loc[2]) # 显式索引 print(s_1.iloc[2:4]) # 包括2不包括4 print(s_1.loc[2:4]) # 包括2包括4
高二信息技术知识点pandas
高二信息技术知识点pandas 高二信息技术知识点：PandasPandas是一个开源的Python库，用于数据分析和数据操作。
它提供了丰富的数据结构和数据处理工具，使得数据的处理更加高效和方便。
下面将介绍Pandas的一些重要知识点。
一、Pandas数据结构Pandas主要有两种数据结构：Series和DataFrame。
1. Series：Series是一维的数据结构，类似于带标签的数组。
它可以存储任意类型的数据，如整数、浮点数、字符串等。
Series可以通过传入列表或NumPy数组来创建。
2. DataFrame：DataFrame是一个二维的表格型数据结构，类似于电子表格或关系型数据库。
它由多个列组成，每列可以是不同的数据类型。
DataFrame可以通过传入字典、NumPy数组或从外部文件读取数据来创建。
二、Pandas的常用功能1. 数据的读取和写入：Pandas可以读取和写入各种格式的数据，如CSV文件、Excel文件、SQL数据库等。
使用Pandas读取数据非常简便，只需一行代码即可完成。
2. 数据清洗：在实际的数据分析中，数据往往存在缺失值、异常值等问题。
Pandas提供了强大的数据清洗功能，可以快速处理数据中的缺失值、重复值、异常值等。
3. 数据选择和过滤：Pandas提供了丰富的数据选择和过滤方法，可以通过标签、索引、条件等方式对数据进行选择和筛选。
4. 数据统计和计算：Pandas可以进行各种统计和计算操作，如求和、均值、标准差等。
此外，Pandas还支持自定义函数的应用。
5. 数据合并和重塑：当需要将多个数据集合并成一个数据集时，可以使用Pandas提供的数据合并和重塑操作。
例如，可以通过列或行的连接、拼接和重塑来实现。
6. 数据可视化：Pandas结合Matplotlib库可以对数据进行可视化，生成图表、柱状图、散点图等，更直观地展示数据特征和分布。
三、使用Pandas的步骤要使用Pandas进行数据分析，通常需要按照以下步骤进行：1. 导入Pandas库：使用import语句导入Pandas库。
pandas库使用手册
pandas库使用手册Pandas是一个强大的Python数据处理和分析工具，它提供了丰富的数据结构和函数，使得数据分析工作更加高效和便捷。
本文将向您介绍Pandas库的基本用法和常见操作，以帮助您更好地使用Pandas进行数据分析和处理。
一、安装和导入Pandas库要使用Pandas库，首先需要将其安装到您的系统中。
您可以通过以下命令使用pip安装Pandas库：```pip install pandas```安装完成后，可以在Python代码中使用`import pandas as pd`将Pandas库导入到您的项目中。
二、Pandas的数据结构Pandas库主要提供了两种核心的数据结构，即Series和DataFrame。
下面将分别介绍它们的特点和使用方法。
1. SeriesSeries是Pandas中一维的数据结构，类似于带标签的数组。
创建Series对象的方式有多种，可以通过传入一个列表、数组或字典来创建。
例如，通过以下代码创建一个简单的Series对象：```pythonimport pandas as pddata = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])```该Series对象包含了一个整数序列，并自动对每个元素进行了索引。
2. DataFrameDataFrame是Pandas中最常用的数据结构，类似于数据库中的表格。
它可以理解为多个Series对象的集合，每个Series对象代表了表格中的一列数据。
可以通过多种方式创建DataFrame对象，例如从CSV文件、Excel文件、字典等。
以下代码展示了从字典创建DataFrame对象的示例：```pythonimport pandas as pddata = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],'age': [25, 30, 35, 40],'city': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}df = pd.DataFrame(data)```通过以上代码，我们创建了一个包含姓名、年龄和城市信息的DataFrame对象。
pythonpandas库用法
pythonpandas库用法Pandas是一个强大的数据分析工具，提供了灵活高效的数据结构和数据分析功能。
以下是Pandas库的用法的详细介绍。
一、Pandas的基本概念1. 数据结构：Pandas提供了两种主要的数据结构：Series和DataFrame。
Series是一维数组，可保存任何数据类型；DataFrame是二维表格数据结构，可保存多种类型的列。
这两种数据结构非常类似于Numpy的ndarray。
2. 索引：Pandas的数据结构都有一个索引，它提供了对数据的快速访问。
索引可以是整数、字符串或任何自定义数据类型的值。
Series的索引由默认生成，DataFrame的索引通常是由行名称和列名称组成。
4. 缺失数据处理：Pandas提供了方法处理缺失数据，如删除或填充缺失值。
可以使用isnull(和notnull(方法来检查数据是否为缺失值。
二、Series的用法1. 创建Series：可以将列表、字典或Numpy数组传递给Series(函数来创建Series对象。
可以指定索引，也可以使用默认索引。
2. 访问数据：可以使用索引或位置访问Series对象中的数据，也可以使用切片选择多个元素。
还可以使用布尔索引根据条件选择数据。
3. Series的运算：可以对Series对象进行算术运算、元素级运算、使用numpy函数或apply(方法应用自定义函数。
4. 数据对齐：在多个Series对象之间进行运算时，Pandas会自动根据索引对齐数据。
三、DataFrame的用法3. DataFrame的操作：可以对DataFrame对象进行转置、重命名列、添加新列或删除列。
还可以对行或列进行排序。
4. DataFrame的运算：可以对DataFrame对象进行算术运算、元素级运算、使用numpy函数或apply(方法应用自定义函数。
还可以对多个DataFrame对象进行合并或连接。
四、数据清洗和预处理1. 处理缺失数据：可以使用dropna(方法删除包含缺失值的行或列，也可以使用fillna(方法填充缺失值。
pandas技术手册
pandas技术手册Pandas是一个强大的开源数据分析和处理库，它提供了高效、灵活的数据结构和数据操作方法，使得数据分析师和科学家能够快速地处理和分析大型数据集。
本手册将介绍Pandas库的基本概念、常用数据结构和常见操作，以帮助读者快速入门和掌握Pandas的使用技巧。
1. Pandas库简介Pandas是基于NumPy库开发的，可以看作是NumPy数组的扩展功能。
相比NumPy，Pandas提供了更为灵活和丰富的数据结构，例如Series和DataFrame，使数据分析更加简单和高效。
2. 数据结构概述2.1 SeriesSeries是一种一维的数据结构，类似于数组或列表，每个元素包含一个值和与之相关的索引。
可以使用Series来存储时间序列数据、一维标签数据、任意类型的数据等。
2.2 DataFrameDataFrame是一种二维的数据结构，可以看作是一系列Series对象的集合，每列可以是不同类型的数据。
DataFrame结构类似于关系型数据库的表格，可以进行快速的查询和操作。
3. 数据操作3.1 数据导入与导出Pandas支持多种数据格式的导入和导出，包括CSV、Excel、SQL数据库、JSON等。
可以使用read_csv、read_excel、read_sql等函数进行数据导入，使用to_csv、to_excel、to_sql等函数进行数据导出。
3.2 数据选择与过滤在DataFrame中，可以使用逻辑表达式、标签、位置等方式对数据进行选择和过滤。
可以使用索引操作符[]、loc、iloc等方法进行数据的切片、筛选和分组操作。
3.3 数据清洗与处理Pandas提供了丰富的数据清洗和处理方法，例如缺失值处理、重复值处理、数据转换、数据合并、数据排序等。
可以使用dropna、fillna、drop_duplicates、merge等函数来处理数据中的异常值和重复值。
4. 数据分析与统计4.1 数据分组与聚合Pandas可以对数据进行分组和聚合操作，例如对数据进行分组统计、分组计数、分组求和等。
pandas使用手册
pandas使用手册摘要：一、引言1.1 介绍Pandas库1.2 Pandas在数据处理领域的应用1.3 本文结构二、Pandas基本操作2.1 安装与导入Pandas2.2 DataFrame数据结构2.3 Series数据结构2.4 数据可视化三、数据处理与分析3.1 数据清洗3.2 数据转换3.3 数据筛选与切片3.4 数据排序与索引3.5 数据聚合与统计四、数据导入与导出4.1 常见数据格式导入4.2 数据导出五、Pandas高级功能5.1 时间序列分析5.2 数据透视表5.3 数据分组与分箱六、Pandas与其他库的结合6.1 Numpy与Pandas的结合6.2 Matplotlib与Pandas的结合6.3 Scikit-learn与Pandas的结合正文：一、引言Pandas是一个强大的数据处理库，广泛应用于数据分析、数据清洗、数据可视化等领域。
本文将详细介绍Pandas的使用方法和技巧，帮助读者更好地理解和运用Pandas库。
二、Pandas基本操作2.1 安装与导入Pandas首先，需要安装Pandas库，可以使用pip进行安装。
安装完成后，在Python代码中导入pandas库。
```python!pip install pandasimport pandas as pd```2.2 DataFrame数据结构DataFrame是Pandas中最常用的数据结构，类似于Excel表格，可以存储多列数据。
可以通过字典、列表等方法创建DataFrame。
```python# 字典创建DataFramedata = {"列1": [值1, 值2, 值3], "列2": [值4, 值5, 值6]}df = pd.DataFrame(data)# 列表创建DataFramedata = [[值1, 值4], [值2, 值5], [值3, 值6]]columns = ["列1", "列2"]df = pd.DataFrame(data, columns=columns)```2.3 Series数据结构Series是Pandas中的另一种数据结构，类似于Excel的单元格，可以存储单列数据。
pandas 教程
pandas 教程Pandas是一个强大的Python数据分析工具。
它提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以快速地处理和分析数据。
在使用Pandas之前，我们需要先安装它。
可以使用命令`pip install pandas`来安装。
安装完成后，我们可以开始使用Pandas 了。
导入Pandas库：```pythonimport pandas as pd```Pandas的核心数据结构是DataFrame。
DataFrame类似于二维表格，可以存储不同类型的数据。
我们可以通过多种方式来创建DataFrame。
创建DataFrame的一种常见方式是通过从列表或字典中创建。
例如，我们可以通过以下方式创建一个简单的DataFrame：```pythondata = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],'年龄': [20, 25, 30],'性别': ['男', '女', '男']}df = pd.DataFrame(data)```创建完成后，我们可以使用`head()`方法来查看DataFrame的前几行数据：```pythonprint(df.head())```另一种常见的创建DataFrame的方式是从CSV文件中读取数据。
可以使用`read_csv()`方法来读取CSV文件，例如：```pythondf = pd.read_csv('data.csv')```读取完成后，我们可以使用`shape`属性来查看DataFrame的维度：```pythonprint(df.shape)```除了查看DataFrame的维度外，我们还可以使用`info()`方法来查看DataFrame的详细信息：```pythonprint(())```在处理DataFrame时，经常需要对数据进行筛选、排序和聚合操作。
panda在python中的用法
panda在python中的用法Pandas是一个强大的数据分析工具，被广泛应用于Python编程环境中。
通过Pandas库，我们可以轻松地对数据进行处理、分析和操作。
本文将介绍Pandas在Python中的用法，并为读者提供一些示例来帮助理解。
一、Pandas简介Pandas是一个开源的数据分析工具，它提供了一系列数据结构和函数，使我们能够高效地处理和操作数据。
Pandas最重要的两个数据结构是Series和DataFrame。
1.1 SeriesSeries是由一维数组和与之相关的数据标签组成的数据结构。
我们可以将Series视为一个带有索引的数组，其中每个元素都可以通过索引标签进行访问。
以下是创建Series的示例代码：```pythonimport pandas as pddata = [1.2, 2.4, 3.6, 4.8, 6.0]index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']series = pd.Series(data, index)print(series)```输出结果如下：```a 1.2b 2.4c 3.6d 4.8e 6.0dtype: float64```1.2 DataFrameDataFrame是Pandas中最常用的数据结构，它由二维表格组成，每个列可以是不同的数据类型（例如数字、字符串或布尔值）。
DataFrame可以通过多种方式创建，包括使用字典、CSV文件等。
以下是创建DataFrame的示例代码：```pythonimport pandas as pddata = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Spike', 'Tyke'],'Age': [5, 6, 8, 2],'Gender': ['Male', 'Male', 'Male', 'Female']}df = pd.DataFrame(data)print(df)```输出结果如下：```Name Age Gender0 Tom 5 Male1 Jerry 6 Male2 Spike 8 Male3 Tyke 2 Female```二、Pandas常用功能2.1 数据读取与写入Pandas提供了丰富的数据读取和写入功能，包括从CSV文件、Excel文件、数据库等读取数据，并将数据导出为不同格式的文件。
python中pandas的用法
python中pandas的用法Python中的pandas库是数据分析和数据处理任务中不可或缺的工具。
它提供了丰富的数据结构和函数，方便用户进行数据清洗、转换、统计和可视化等操作。
下面将介绍pandas库的一些主要用法。
1. 数据结构：pandas库主要有两种数据结构：Series和DataFrame。
- Series是一维标签数组，可以存储不同类型的数据。
它类似于带有索引的数组或字典，可以通过索引或标签进行访问和操作。
- DataFrame是二维表格数据结构，可以存储多种类型的数据。
它由一系列的Series对象构成，每个Series代表一列数据。
DataFrame可以进行行列操作，如选择、删除、插入和合并等。
2. 数据导入与导出：pandas库可以方便地导入和导出各种数据格式的文件，如csv、excel、数据库等。
通过read_csv()、read_excel()和read_sql()等函数可以将外部数据导入为DataFrame对象。
而to_csv()、to_excel()和to_sql()等函数则可以将DataFrame对象导出为相应格式的文件。
3. 数据清洗与处理：pandas库提供了一系列函数和方法用于数据清洗和处理。
可以使用dropna()函数删除包含缺失值的行或列，使用fillna()函数填充缺失值。
另外，还可以使用drop_duplicates()函数删除重复的行或列，使用replace()函数替换指定的值。
4. 数据选择与过滤：pandas库提供了多种方式进行数据选择和过滤。
可以使用方括号对DataFrame 对象进行列选择，通过loc和iloc属性进行行选择。
此外，还可以使用布尔索引进行复杂的条件筛选，满足指定条件的数据将被选取。
5. 数据统计与计算：pandas库拥有丰富的统计和计算函数，可以方便地进行数据分析。
可以使用describe()函数生成数据的统计摘要，使用mean()、sum()、count()等函数计算平均值、总和、计数等。
pandas使用手册
pandas使用手册摘要：1.引言2.pandas 的安装与基本概念3.pandas 的数据结构4.pandas 的数据操作5.pandas 的数据分析与可视化6.pandas 的高级功能7.pandas 的应用案例8.总结正文：【引言】pandas 是一个强大的数据处理库，广泛应用于数据分析、数据清洗和数据可视化等领域。
本文将详细介绍pandas 的使用手册，帮助读者更好地理解和运用这个库。
【pandas 的安装与基本概念】首先，我们需要安装pandas 库。
可以使用pip 命令进行安装：`pip install pandas`。
pandas 主要由以下几个部分组成：Series（序列）、DataFrame（数据框）、Index（索引）和Timedelta（时间间隔）。
【pandas 的数据结构】pandas 提供了两种主要的数据结构：Series 和DataFrame。
Series 是一维数据结构，类似于字典，可以存储任意类型的数据。
DataFrame 是二维数据结构，类似于表格，可以存储多列数据。
【pandas 的数据操作】pandas 提供了丰富的数据操作函数，包括数据导入、数据清洗、数据转换、数据筛选、数据排序等。
例如，可以使用`read_csv()`函数导入CSV 文件，使用`fillna()`函数填充缺失值，使用`astype()`函数转换数据类型，使用`loc[]`和`iloc[]`函数选取数据等。
【pandas 的数据分析与可视化】pandas 内置了基本的数据分析功能，例如统计描述、数据透视表、分组聚合等。
此外，pandas 还提供了与matplotlib 和seaborn 等可视化库的接口，方便进行数据可视化。
【pandas 的高级功能】pandas 还提供了许多高级功能，例如时间序列分析、数据透视表、分组聚合等。
这些功能可以帮助用户处理更复杂的数据分析任务。
【pandas 的应用案例】最后，我们将通过一个实际案例，演示如何使用pandas 进行数据处理、分析和可视化。
pandas知识点总结
pandas知识点总结Pandas知识点总结。
一、Pandas简介。
- 定义：Pandas是一个开源的、用于数据处理和分析的Python库。
它建立在NumPy之上，提供了高效的数据结构和数据分析工具。
- 主要数据结构。
- Series（一维数据结构）- 类似于带标签的数组，可以存储不同类型的数据（如整数、字符串等）。
- 创建方式：- 从列表创建：`s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])`。
- 从字典创建：`d = {'a': 0., 'b': 1., 'c': 2.}`，`s = pd.Series(d)`。
- 具有索引（Index），可以通过索引访问和操作数据。
例如：`s[0]`访问第一个元素。
- DataFrame（二维数据结构）- 类似表格，由行和列组成，每列可以是不同的数据类型。
- 创建方式：- 从字典创建：`data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}`, `df = pd.DataFrame(data)`。
- 从文件读取（如CSV文件）：`df = pd.read_csv('data.csv')`。
- 具有行索引（Index）和列索引（Columns），可以通过索引进行数据的选取、筛选等操作。
二、数据读取与写入。
- 读取数据。
- 读取CSV文件：`pd.read_csv('file.csv')`，可以指定各种参数，如分隔符（`sep`）、编码（`encoding`）等。
- 读取Excel文件：`pd.read_excel('file.xlsx')`，也可指定工作表名称或索引等参数。
- 读取SQL数据库：需要先建立数据库连接，然后使用`pd.read_sql('query', con)`，其中`query`是SQL查询语句，`con`是数据库连接对象。
Python 数据分析与应用 第4章 pandas统计分析基础(1)图文
查看DataFrame的常用属性
基础属性
函数 values index columns dtypes
size ndim shape
返回值 元素 索引 列名 类型 元素个数 维度数 数据形状（行列数目）
查改增删DataFrame数据
1.查看访问DataFrame中的数据——数据基本查看方式
➢ 对单列数据的访问：DataFrame的单列数据为一个Series。根据DataFrame的定 义可以知晓DataFrame是一个带有标签的二维数组，每个标签相当每一列的列名。 有以下两种方式来实现对单列数据的访问。 • 以字典访问某一个key的值的方式使用对应的列名，实现单列数据的访问。 • 以属性的方式访问，实现单列数据的访问。（不建议使用，易引起混淆）
coerce_float
接收boolean。将数据库中的decimal类型的数据转换为 pandas中的float64类型的数据。默认为True。
columns
接收list。表示读取数据的列名。默认为None。
读写数据库数据
2.数据库数据存储
数据库数据读取有三个函数，但数据存储则只有一个to_sql方法。
读写文本文件
1.文本文件读取
➢ 文本文件是一种由若干行字符构成的计算机文件，它是一种典型的顺序文件。 ➢ csv是一种逗号分隔的文件格式，因为其分隔符不一定是逗号，又被称为字符分隔
文件，文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。
读写文本文件
1.文本文件读取
➢ 使用read_table来读取文本文件。
pandas.read_table(filepath_or_buffer, sep=’\t’, header=’infer’, names=None, index_col=None, dtype=None, engine=None, nrows=None)
pandas库使用手册
pandas库使用手册一、简介pandas是Python中一个流行的数据处理库，它提供了数据结构和数据分析工具，用于读取、清理、转换和操作数据。
pandas具有简单易用的API，支持大量的数据结构和算法，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化。
二、安装要使用pandas库，需要先安装它。
可以通过pip命令在终端或命令提示符中安装pandas库：```shellpip install pandas```三、数据结构1. Series：Series是pandas中的一个基本数据结构，表示一维标签化的数据序列。
它是一个包含相同类型数据的容器，可以表示数字、字符串、布尔值等类型的数据。
可以使用标签或整数索引访问Series中的元素。
2. DataFrame：DataFrame是pandas中的另一个基本数据结构，表示二维标签化的数据表格。
它是一个由Series组成的字典，其中键是列名，值是对应的列数据。
DataFrame可以表示各种类型的数据，如数值、分类、时间序列等。
DataFrame提供了丰富的函数和方法，可以方便地进行数据清洗、转换和统计分析。
3. Panel：Panel是pandas中一个多维度的数据结构，表示三维标签化的数据面板。
它是一个由多个DataFrame组成的字典，其中键是面板的维度名称，值是对应的维度数据。
Panel 提供了类似DataFrame的功能，可以方便地进行多维数据的处理和分析。
四、基本操作1. 读取数据：可以使用pandas的read_csv()函数等函数读取各种格式的数据文件，如CSV、Excel、SQL数据库等。
2. 数据清洗：可以使用pandas提供的函数和方法进行数据清洗，如删除重复值、处理缺失值、转换数据类型等。
3. 数据转换：可以使用pandas提供的函数和方法进行数据转换，如将数据转换为分类变量、将数据转换为时间序列等。
4. 数据分析：可以使用pandas提供的函数和方法进行数据分析，如求和、平均值、计数、排序等统计操作。
pandas使用手册
pandas使用手册Pandas 使用手册Pandas 是一个流行的 Python 数据分析工具库，提供了丰富的数据结构和功能，方便用户对数据进行处理、分析和可视化。
本手册将介绍 Pandas 的常用功能和用法，帮助读者快速上手和熟练使用 Pandas。
1. 安装 Pandas在开始使用Pandas 之前，首先需要将其安装到你的Python 环境中。
可以通过以下命令使用 pip 安装 Pandas：```pip install pandas```2. 导入 Pandas在使用 Pandas 之前，需要导入它的模块。
通常的导入方式如下：```pythonimport pandas as pd```这样就可以使用 `pd` 这个别名来调用 Pandas 相关的函数和类。
3. 数据结构Pandas 提供了两种主要的数据结构：Series 和 DataFrame。
3.1 SeriesSeries 是一种类似于一维数组的数据结构，它由一组数据和一组与之关联的索引组成。
可以通过以下方式创建一个 Series：```pythons = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])```在上面的例子中，我们创建了一个包含整数和缺失值的 Series。
Pandas 会自动为每个元素分配一个默认的整数索引。
3.2 DataFrameDataFrame 是一种表格型的数据结构，其中的数据以二维表的形式进行组织。
每列可以有不同的数据类型，可以将它看作是一组 Series 的集合。
可以通过以下方式创建一个 DataFrame：```pythondata = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'age': [25, 30, 35],'score': [80, 90, 95]}df = pd.DataFrame(data)```在上面的例子中，我们使用一个字典来创建一个包含姓名、年龄和分数的 DataFrame。
pandas使用手册
pandas使用手册摘要：一、简介1.Pandas简介2.Pandas的应用领域二、安装和配置1.安装Pandas2.配置Pandas三、基本数据处理1.读取和写入数据2.数据清洗3.数据整理四、高级功能1.数据透视表2.数据分组和聚合3.时间序列分析4.缺失值处理5.数据可视化五、应用案例1.案例一：数据分析2.案例二：数据处理3.案例三：数据可视化六、总结与展望1.Pandas的优势2.发展趋势和展望正文：一、简介1.Pandas简介Pandas是一个开源的Python库，用于数据处理和分析。
它具有强大的数据处理能力和灵活的数据结构，广泛应用于数据科学、统计分析和机器学习等领域。
2.Pandas的应用领域Pandas适用于各种数据处理任务，包括数据清洗、数据整理、数据分析和数据可视化等。
它可以处理各种数据格式，如CSV、Excel、SQL数据库等。
同时，Pandas还提供了与NumPy、Matplotlib等库的集成，方便进行数值计算和可视化。
二、安装和配置1.安装Pandas在命令行或终端中输入以下命令即可安装Pandas：```pip install pandas```2.配置PandasPandas带有一组用户可配置的选项和设置，可以根据自己的喜好来定制Pandas环境。
例如，可以修改Pandas的显示格式、索引类型等。
具体配置方法如下：```pythonimport pandas as pd# 设置显示格式pd.set_option("display.float_format", "%.2f")# 设置索引类型pd.set_option("display.index", False)# 设置列宽pd.set_option("display.width", 100)```三、基本数据处理1.读取和写入数据Pandas提供了多种读取和写入数据的方法，如读取CSV、Excel等文件，以及从SQL数据库中查询数据。
PythonPandas中的数据结构（超详细，你确定不学习一下？）
PythonPandas中的数据结构（超详细，你确定不学习一下？）Pandas有三种数据结构：Series、DataFrame和Panel。
Series 类似于数组；DataFrame类似于表格；Panel可视为Excel的多表单Sheet1.SeriesSeries是一种一维数组对象，包含一个值序列，并且包含数据标签，称为索引(index)，通过索引来访问数组中的数据。
1.1通过列表创建Series例1.通过列表创建import pandas as pdobj = pd.Series([1,-2,3,4]) #仅由一个数组构成print(obj)out:0 11 -22 33 4dtype: int64输出的第一列为index，第二列为数据value。
如果创建Series时没有指定index，Pandas会采用整型数据作为该Series的index。
也可以使用Python里的索引index和切片slice技术例2.创建Series时指定索引import pandas as pdi = ['a','c','d','a']v = [2,4,5,7]t = pd.Series(v,index=i,name='col')print(t)out:a 2c 4d 5a 7Name: col, dtype: int64尽管创建Series指定了index，实际上Pandas还是有隐藏的index位置信息。
所以Series有两套描述某条数据手段：位置和标签例3.Series位置和标签的使用import pandas as pdval = [2,4,5,6]idx1 = range(10,14)idx2 = 'hello the cruel world'.split()s0 = pd.Series(val)s1 = pd.Series(val,index=idx1)t = pd.Series(val,index=idx2)print(s0.index)print(s1.index)print(t.ind ex)print(s0[0])print(s1[10])print('default:',t[0],'label:',t['hello']) 1.2通过字典创建Series如果数据被存放在一个Python字典中，也可以直接通过这个字典来创建Series例4.通过字典创建Seriesimport pandas as pdsdata = {'Ohio':35000,'Texass':71000,'Oregon':16000,'Utah':5000}obj = pd.Series(sdata)print(obj)Ohio 35000Texass 71000Oregon 16000Utah 5000dtype:int64如果只传入一个字典，则结果Series中的索引就是原字典的键（有序排列）例5.通过字典创建Series时的索引import pandas as pdsdata = {'a':100,'b':200,'e':300}obj = pd.Series(sdata)print(obj)a 100b 200e 300dtype: int64如果字典中的键值和指定的索引不匹配，则对应的值时NaN例6.键值和指定索引不匹配import pandas as pdsdata = {'a':100,'b':200,'e':300}letter = ['a','b','c','e']obj = pd.Series(sdata,index=letter)print(obj)a 100.0b 200.0c NaNe 300.0dtype: float64对于许多应用而言，Series重要的一个功能是：它在算术运算中会自动对齐不同索引的数据例7.不同索引数据的自动对齐import pandas as pdsdata = {'Ohio':35000,'Texas':71000,'Oregon':16000,'Utah':5000}obj1 = pd.Series(sdata)states = ['California','Ohio','Oregon','Texas']obj2 = pd.Series(sdata,index=states)print(obj1+obj2)California NaNOhio 70000.0Oregon 32000.0Texas 142000.0Utah NaNdtype: float64Series的索引可以通过赋值的方式就地修改例8.Series索引的修改import pandas as pdobj = pd.Series([4,7,-3,2])obj.index = ['Bob','Steve','Jeff','Ryan']print(obj)Bob 4Steve 7Jeff -3Ryan 2dtype: int642.DataFrameDataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同类型的值(数值、字符串、布尔值等)。
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Python科学计算与数据处理pandas的数据结构入门熊猫条目目录熊猫的数据结构介绍了系列数据框架索引对象的基本功能，重新索引指定轴上的丢弃项索引、选择和过滤算术运算和数据对齐功能应用和映射排序和排序具有重复值的轴索引目录摘要和计算描述统计相关系数和协方差唯一值、值计数和成员处理缺失数据过滤缺失数据填充缺失数据层二级索引根据排序摘要统计重新排列排序顺序。
使用数据框架的列。
其他与熊猫相关的话题。
熊猫包含先进的数据结构和操作工具，使数据分析更快更简单。
它建立在NumPy之上，使以NumPy为中心的应用程序更加容易。
因为Series和DataFrame经常使用，所以将它们引入本地命名空间更方便。
从Frompandasimportseries开始，dataframemportpandassappandas数据结构介绍系列创建一个类似于一维数组的对象，它由一组数据(各种NumPy数据类型)和一组与之相关的数据标记(即索引)组成。
最简单的系列只能从一组数据中生成:obj =系列(，，)objd type:int熊猫。
序列的字符串表示如下:左边是索引，右边是值。
由于没有为数据指定索引，因此会自动创建一个到N的整数索引(N是数据的长度)。
序列的数组表示和索引对象可以通过序列的值和索引属性获得:objvaluesray(，，dt type = INT)objindexindindex(，，DTYPE = # INT#)熊猫的数据结构介绍，通常希望创建的序列将有一个可以标记每个数据点的索引:OBJ =序列(，，，Index = # D #，B #，A #，C #)OBJDBACDTYPE:intobINDEX(U # D #，与普通的NumPy数组相比，熊猫的数据结构可以通过索引在序列中选择一个或一组值:obj # A # obj # d # = obj # C # # A # # d # cadd type:int熊猫数据结构简介NumPy数组操作(例如，基于布尔数组的过滤、标量乘法、数学函数的应用等。
)将保留索引和值之间的链接:objobjobj * npexp(obj)dbacdtype:float pandas数据结构简介还可以将序列视为固定长度的有序字典，因为它是索引值到数据值的映射。
它可以用于许多最初需要字典参数的函数:# b # inobjtrue # e # inobjfalsepanda的数据结构介绍，如果数据存储在Python字典中，也可以直接从该字典创建系列:sdata = {# ohio #:，# Texas #:，# Oregon #:，# Utah #:} obj = Series(sdata)objoiooregontexutahdtype:int熊猫介绍，如果只传入一个字典，结果系列中的索引就是原始字典的键(有序排列)。
在该示例中，将找到与各州索引匹配的sdata值，并将其放在相应的位置，但是由于找不到对应于加利福尼亚州的sdata值，因此结果是NaN(即非数字)州= # California #、俄亥俄#、俄勒冈#、德克萨斯# OBJ =系列(SDATA，索引=州)OBJCALIFORNIA NanoHioOregonTexastype:FLOAT AMANS数据结构简介NAN用于表示缺失值或NA值。
熊猫的是和不是函数可用于检测丢失的数据:pdis(obj)#Series有一个类似的示例方法:加利福尼亚真# objs()ohiofalsoregonfalsfalsfalsfalsdttype:boolpdnot(obj)加利福尼亚假脱机工作的数据结构对于许多应用程序来说，Series域的一个重要功能是在算术运算中自动对齐不同索引的数据。
objobjobjcaliforianhioregontextasuthandtype:FLOAT熊猫的数据结构介绍了系列对象本身及其索引具有名称属性，该属性与熊猫的其他关键功能密切相关:objname = # POPULATION # OBJ INDEX NAME = # STATE # OBJSTATECALIENANIONOHIOREGONTEXANAME:POPULATION ，DTYPE: FLOAT熊猫系列的索引可以通过赋值就地修改:objobjindex = # Bob # # Steve # # # Jeff # # Ryan # OBJBOBBSTEVEJEFERANDTYPE:INTPANDAS数据结构介绍数据结构)。
数据框架既有行索引又有列索引，可以看作是由系列组成的字典(共享相同的索引)。
与其他类似的数据结构(如r的数据框架)相比，数据框架中面向行和面向列的操作基本平衡。
事实上，数据框架中的数据存储在一个或多个二维块中(而不是list 、字典或其他一维数据结构)。
熊猫的数据结构引入了许多构建数据框架的方法。
最常用的方法之一是直接传递到由等长列表或NumPy数组组成的字典中:结果数据框将被自动编入索引(就像序列一样)，所有列将按顺序列出DATA = {# STATE #: # OHIO #，# OHIO #，# Nevada #，数据结构# NEV ADA #，# year #:，，，，# pop #:，，} frame =数据框(数据)框架引入了如果指定列序列，数据帧的列将按指定的顺序排列:像序列一样，如果在数据中找不到传入的列，将生成NA值:数据帧(数据)。
columns = # year # # STATE # # pop #)FRAME = DataFrame(数据，列= # year # # STATE # # pop # # debt #，index = # one # # two # # three # # four # # five #)FrameFrameColumnIndex(u # year #，u#state#，u#pop#，u#debt#，DTYPE = # OBJECT #)PANDAS的数据结构介绍了数据帧的列可以通过类似于字典标记或属性的方式作为一个序列来获得:FRAME # STATE #介绍了数据类型:objectframeeyearonetwo other freefour vename:year，数据类型:int熊猫的数据结构。
请注意，返回的序列与原始数据帧具有相同的索引，并且其名称属性也相应地设置了。
行也可以通过位置或名称获得。
例如，索引字段IX: Frameix #三# yearstatetopdebtnanname:Three，DType:object熊猫的数据结构介绍列可以通过赋值来修改。
例如，可以为空的债务列分配一个标量值或一组值:FRAME # DOUGH # = FRAME FRAME # DOUGH # = NParange()FRAME熊猫。
数据结构引入了当一个列表或数组被分配给一列时，它的长度必须与数据帧的长度相匹配。
如果分配了序列，它将与数据帧的索引完全匹配。
所有空格都将被缺少的值填充:val = series(，，index = # two #，# four #，# five #)frame # debit # = valframepadas。
当数据结构作为不存在的列赋值引入时，将创建一个新列。
关键字del用于删除列:frame # eastern # = frame state = = # Ohio # framedefframe # eastern # frameeconsteinex(u # year #，u # state #，u # pop #，u # debt #，DTYPE = # ObjectLSQUO)熊猫的数据结构引入了另一种常见的数据形式:嵌套字典(即字典字典):如果它被传递到数据框架，它将被解释为:外部字典的键充当列的键，内层的键充当行索引:pop={#Nevada#:{:，:}，#Ohio#:{:，:，:}}帧=数据帧(pop)帧T #也可以转置结果。
熊猫的数据结构引入了内部字典的关键字将被合并、排序以形成最终的索引。
如果明确指定了索引，情况就不同了:由序列组成的字典几乎使用相同的用法:dataframe (pop，index =，)framepdata = {# ohio #: frame # ohio #:，# Nevada #:frame # Nevada #:} data frame(pdata)熊猫的数据结构介绍，如果设置了数据帧的索引和列的名称属性，也将显示此信息:如序列，values属性还将以二维数组的形式返回数据框架中的数据:frameindexname = # year # frameeconsumname = # state # frameframeframeindexname = # year # framecolumns name = # state # framevaluesarray(nan、、、、)熊猫的数据结构介绍了如果数据框架的每一列的数据类型不同，则值数组的数据类型将被选择为与所有列兼容:FrameFramEvalueSarray (L、# Ohio #、Nan、L、# Ohio #、L、#等熊猫的索引对象负责管理轴标签和其他元数据(如轴名等)。
)。
用于构造序列或数据帧的任何数组或其他序列的标签被转换成索引:obj = series (range()，index = # a #，b #，c #)Index =objindexindex(u # a #，u # b #，u#c#，dt type = # object #)Index:Index(u # b #，u # c #，DTYPE = # ObjectLSQUO)熊猫的数据结构引入了索引对象是不可变的，因此，用户不能修改它:不可修改性非常重要，因为它使索引对象能够在多个数据结构之间安全地共享:Index = # d # TypeError:indexes doesnotsupportmutableoperationindex = pdIndex(nparange())obj = Series(，，，Index = Index)Objindexinsinriguepanals的数据结构介绍了除了它看起来像数组索引的功能之外，它还类似于一组固定大小的索引:每个索引都有一些方法和属性，可用于设置逻辑并回答关于索引中包含的数据的常见问题。
框架# Ohio # ImporeColumnStruenindex Fairpanals的数据结构引入方法显示，在指示每个值是否包括在参数集中的布尔类型计算中，append连接另一个索引对象以生成新的Indexdiff计算差集并获得Index交集计算交集联合计算并集。