Python中的pandas庫簡介及其使用教程
更新時間：2022年11月08日 11:02:13 作者：搞點學術的研究生
pandas是用于數據挖掘的Python庫，Pandas中常見的數據結構有Series和DateFrame兩種方式，今天通過本文給大家講解Python中的pandas庫簡介及其使用，感興趣你跟隨小編一起學習吧
pandas模塊
pandas是一個強大的分析結構化數據的工具集；它的使用基礎是Numpy（提供高性能的矩陣運算）；用于數據挖掘和數據分析，同時也提供數據清洗功能。
- 便捷的數據處理能力
- 獨特的數據結構
- 讀取文件方便
- 封裝了matplotlib的畫圖和numpy的計算
Pandas中常見的數據結構有兩種：
| Series | DateFrame |
|---|---|
| 類似一維數組的對象， | 類似多維數組/表格數組；每列數據可以是不同的類型；索引包括列索引和行索引。 |
Series
- 構建Series：
ser_obj = pd.Series(range(10)) - 由索引和數據組成（索引在左<自動創(chuàng)建的>，數據在右）。
- 獲取數據和索引：
ser_obj.index; ser_obj.values - 預覽數據：
ser_obj.head(n);ser_obj.tail(n)
DateFrame
- 獲取列數據：
df_obj[col_idx]或df_obj.col_idx - 增加列數據：
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值得數量 |
|---|---|
| describe | 針對Series或各DataFrame列計算匯總統(tǒng)計 |
| min\max | 計算最小值和最大值 |
| argmin\argmax | 計算能夠獲取到最大值或最小值的索引位置 |
| idxmin\idxmax | 計算能夠獲取到最小值和最大值的索引值 |
| quantile | 計算樣本的分位數（0-1） |
| sum | 值得總和 |
| mean | 值得平均值 |
| median | 值的算術中位數（50%分位數） |
| mad | 根據平均值計算平均絕對離差 |
| var | 樣本值得方差 |
| std | 樣本值得標準差 |
| skew | 樣本值的偏度（三階距） |
| kurt | 樣本值的峰度（四階距） |
| cumsum | 樣本值的累計和 |
| cummin\cummax | 樣本值的累計最大值和累計最小值 |
| cumprod | 樣本值的累計積 |
| diff | 計算一階差分（對時間序列很有用） |
| pct_change | 計算百分數變化 |
處理缺失數據
- Dropna()丟棄缺失數據
- Fillna()填充缺失數據
數據過濾
Df[filter_condition]依據filter_condition(條件)對Df(數據)進行過濾。
繪圖功能
Plot(kind,x,y,title,figsize) Kind(繪制什么形式的圖),x（x軸內容）,y（y軸內容）,title（圖標題）,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）
到此這篇關于Python中的pandas庫簡介及其使用的文章就介紹到這了,更多相關Python pandas庫內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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