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Python的pandas類庫結(jié)構(gòu)參數(shù)

 更新時(shí)間:2023年07月06日 09:29:20   作者:zhurrm  
pandas是基于NumPy 的一種工具,該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的,Pandas 納入了大量庫和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型,提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具,需要的朋友可以參考下

Pandas

Pandas 是 Python 語言的一個(gè)擴(kuò)展程序庫,用于數(shù)據(jù)分析。

Pandas 是一個(gè)開放源碼、BSD 許可的庫,提供高性能、易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。

Pandas 名字衍生自術(shù)語 "panel data"(面板數(shù)據(jù))和 "Python data analysis"(Python 數(shù)據(jù)分析)。

Pandas 一個(gè)強(qiáng)大的分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的工具集,基礎(chǔ)是 Numpy(提供高性能的矩陣運(yùn)算)。

Pandas 可以從各種文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)。

Pandas 可以對各種數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算操作,比如歸并、再成形、選擇,還有數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)加工特征。

Pandas 廣泛應(yīng)用在學(xué)術(shù)、金融、統(tǒng)計(jì)學(xué)等各個(gè)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。

使用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),經(jīng)常會用Pandas類庫處理數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成我們需要的格式。Pandas中的有兩個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和處理數(shù)據(jù)相關(guān),分別是Series和DataFrame。

Pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) - Series

Pandas Series 類似表格中的一個(gè)列(column),類似于一維數(shù)組,可以保存任何數(shù)據(jù)類型。

Series 由索引(index)和列組成,函數(shù)如下:

pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

參數(shù)說明:

  • data:一組數(shù)據(jù)(ndarray 類型)。
  • index:數(shù)據(jù)索引標(biāo)簽,如果不指定,默認(rèn)從 0 開始。
  • dtype:數(shù)據(jù)類型,默認(rèn)會自己判斷。
  • name:設(shè)置名稱。
  • copy:拷貝數(shù)據(jù),默認(rèn)為 False。

Pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) - DataFrame

DataFrame 是一個(gè)表格型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它含有一組有序的列,每列可以是不同的值類型(數(shù)值、字符串、布爾型值)。DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 組成的字典(共同用一個(gè)索引)。

DataFrame 構(gòu)造方法如下:

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

參數(shù)說明:

  • data:一組數(shù)據(jù)(ndarray、series, map, lists, dict 等類型)。
  • index:索引值,或者可以稱為行標(biāo)簽。
  • columns:列標(biāo)簽,默認(rèn)為 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。
  • dtype:數(shù)據(jù)類型。
  • copy:拷貝數(shù)據(jù),默認(rèn)為 False。

Pandas DataFrame 是一個(gè)二維的數(shù)組結(jié)構(gòu),類似二維數(shù)組。

到此這篇關(guān)于Python的pandas類庫結(jié)構(gòu)參數(shù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python的pandas類庫內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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