Python中的pandas庫(kù)簡(jiǎn)介及其使用教程
pandas模塊
pandas是一個(gè)強(qiáng)大的分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工具集；它的使用基礎(chǔ)是Numpy（提供高性能的矩陣運(yùn)算）；用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，同時(shí)也提供數(shù)據(jù)清洗功能。
- 便捷的數(shù)據(jù)處理能力
- 獨(dú)特的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
- 讀取文件方便
- 封裝了matplotlib的畫圖和numpy的計(jì)算
Pandas中常見(jiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有兩種：
| Series | DateFrame |
|---|---|
| 類似一維數(shù)組的對(duì)象， | 類似多維數(shù)組/表格數(shù)組；每列數(shù)據(jù)可以是不同的類型；索引包括列索引和行索引。 |
Series
- 構(gòu)建Series：
ser_obj = pd.Series(range(10)) - 由索引和數(shù)據(jù)組成（索引在左<自動(dòng)創(chuàng)建的>，數(shù)據(jù)在右）。
- 獲取數(shù)據(jù)和索引：
ser_obj.index; ser_obj.values - 預(yù)覽數(shù)據(jù)：
ser_obj.head(n);ser_obj.tail(n)
DateFrame
- 獲取列數(shù)據(jù)：
df_obj[col_idx]或df_obj.col_idx - 增加列數(shù)據(jù)：
df_obj[new_col_idx] = data - 刪除列：
del df_obj[col_idx] - 按值排序：
sort_values(by = “label_name”)
常用方法
| Count | 非NA值得數(shù)量 |
|---|---|
| describe | 針對(duì)Series或各DataFrame列計(jì)算匯總統(tǒng)計(jì) |
| min\max | 計(jì)算最小值和最大值 |
| argmin\argmax | 計(jì)算能夠獲取到最大值或最小值的索引位置 |
| idxmin\idxmax | 計(jì)算能夠獲取到最小值和最大值的索引值 |
| quantile | 計(jì)算樣本的分位數(shù)（0-1） |
| sum | 值得總和 |
| mean | 值得平均值 |
| median | 值的算術(shù)中位數(shù)（50%分位數(shù)） |
| mad | 根據(jù)平均值計(jì)算平均絕對(duì)離差 |
| var | 樣本值得方差 |
| std | 樣本值得標(biāo)準(zhǔn)差 |
| skew | 樣本值的偏度（三階距） |
| kurt | 樣本值的峰度（四階距） |
| cumsum | 樣本值的累計(jì)和 |
| cummin\cummax | 樣本值的累計(jì)最大值和累計(jì)最小值 |
| cumprod | 樣本值的累計(jì)積 |
| diff | 計(jì)算一階差分（對(duì)時(shí)間序列很有用） |
| pct_change | 計(jì)算百分?jǐn)?shù)變化 |
處理缺失數(shù)據(jù)
- Dropna()丟棄缺失數(shù)據(jù)
- Fillna()填充缺失數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)過(guò)濾
Df[filter_condition]依據(jù)filter_condition(條件)對(duì)Df(數(shù)據(jù))進(jìn)行過(guò)濾。
繪圖功能
Plot(kind,x,y,title,figsize) Kind(繪制什么形式的圖),x（x軸內(nèi)容）,y（y軸內(nèi)容）,title（圖標(biāo)題）,figsize（圖大?。?/pre>
保存圖片：plt.savefig()
（"The fool doth think he is wise, but the wise man knows himself to be a fool." --威廉·莎士比亞）
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