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什么是Pandas?Pandas常见基本使用方法介绍【黑马python培训】

更新时间:2022年11月16日 15时43分09秒 来源:黑马程序员论坛

黑马中级程序员课程


什么是Pandas?Pandas常见基本使用方法介绍。

Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和Python数据分析(data analysis)。Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集,基于NumPy构建,提供了 高级数据结构 和 数据操作工具,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

·一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集

·基础是NumPy,提供了高性能矩阵的运算

·提供了大量能够快速便捷地处理数据的函数和方法

·应用于数据挖掘,数据分析

·提供数据清洗功能

·Series和DataFrame中的索引都是Index对象,索引对象不可变,保证了数据的安全

Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构: Series 和 DataFrame

import pandas as pd # 导包


Series

Series是一种类似于一维数组的 对象,由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之对应的索引(数据标签)组成。

series

·类似一维数组的对象

·由数据和索引组成

·索引(index)在左,数据(values)在右

·索引是自动创建的

1. Series的创建


操作代码实现返回值说明

通过list构建Series

pd.Series(range(10))新Series自动生成索引
pd.Series(range(3), index = ['a', 'b', 'c'])新Series自定义索引

通过dict构建Series

pd.Series(dict)新Seriesdict的key为索引,value为元素









2. Series的相关操作

操作代码实现返回值说明
获取前n行数据series.head(3)新Series获取前三行,默认获取前五行
获取后n行数据series.tail(3)新Series获取后三行,默认获取后五行
获取indexseries.indexRangeIndex获取index
获取valuesseries.valuesndarray一维数组获取所有values
运算series * 2新Series索引与数据的对应关系不被运算结果影响
series > 15新Series(bool)
name属性对象名series.name新Series
对象索引名series.index.name新Series
利用index取值series[index]
series['b']
对应的value值
利用index切片series[2:4]
series['b':'d']
新Series按索引名切片操作时,是包含终止索引的
不连续索引series[[0,2,4]]
series[['b','d']]
新Series注意是双层中括号[[…,…,…,]]
布尔索引series1 = series > 2
series2[series1]
新Series



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中级程序员和初级程序员的差别在哪里?
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何为中高级程序员课程?

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