快递查询单号,数据处理进阶pandas入门(一),炜

前语

NumPy作为数据处理的利器,在对数据进行科学核算、存储处理大型矩阵等方面为咱们带来了极大的方快递查询单号,数据处理进阶pandas入门(一),炜便,但关于更进一步的数据剖析使命,文件操作等方面显得有些费劲。所以,作为NumPy的进阶库pandas应运而生,在实践运用中,一般NumPy和pandas都是尸家路一同呈现的,二者再合作Matplotlib能够做许多根底的数据处理、剖析和展现。

经过前几次的内容,咱们现已把握了NumPy的根本用法,接下来咱们将开端进入到pandas的介绍。

pandas根本概念

pandas是根据NumPy构建的一种数据处理东西,被誉为Pytho孟加拉气候n中的Excel,首要是为了处理外籍男模数据剖析使命而创立的。pandas中含有很多的数据处理运算相关库以及一些规范的数据模型,供给了高效操作大型数据集必备的东西。运用pandas供给的函数和办法能使咱们快速快捷高效地处理数据。

下面给出了pandas库的装置教程以及pandas中文参阅文档。

pandas的装置教程:http://pandas.pydata.org/pand快递查询单号,数据处理进阶pandas入门(一),炜as-docs/stable/install.html

pandas中文文档:https://www.pypandas.cn

pandas根本数据结构

pandas首要包含四类数据结构:Series、Time-Series、DataFrame和Panel。

Series:相似于NumPy中的一维ndarray,能保存不同种数据类型,包含字符串、boole天天骑an值、数字等。除了能够运用NumPy中一维ndarray可用的函数或办法外,还能够经过索引标签的方法获取数据,具有索引的主动对齐功用。

Time-Series:以时刻为索引的Series。之所以将它从Series中独立出来快递查询单号,数据处理进阶pandas入门(一),炜,是因为时刻序列帅哥被催眠在数据处理与剖析中是一个很重要的概念,刘昱妤lexie之后讲届时再具体介绍。

DataFrame:二维的表格型数据结构。功用十分相似于R语言中的data.frame。从结构快递查询单号,数据处理进阶pandas入门(一),炜上来看,咱们能够将DataFrame理解为S超级红包神仙群张星星eries的容器。

Panel:三维数据结构。从结构上来看,咱们能够理解为DataFrame的容器。

初识Series和DataFrame

Seri王盔盔ses和DataFrame是pandas中咱们最常用的两个数据结构,咱们别离创立Series和DataFrame来看一下它们的根本结构。

咱们首要创立一个一维ndarray,然后经过pandas的Series()函数,将这个一维ndarray传入,即可生成一个Series,根本用法如下。​

import numpy as np
import pandas as p睡兔初空d
arr = np.arange(10)
print(arr)
print("-欧美日本--------------")
eries = pd.Series(arr)
print(series)

运转成果如下所示,能够看到,比较于NumPy的一维ndarray,Series多了一个默许从0开端的索引快递查询单号,数据处理进阶pandas入门(一),炜。

根本Series

当然,Series快递查询单号,数据处理进阶pandas入门(一),炜的这个默许索引是能够修正的,咱们只需求在运用Series()函数的时分多传入一个夹枕头index梁久林列表参数即可。需求留意的是,index的长度有必要要与Series的长度保持一致。​

import numpy as np
import pandas as pd
arr = np.arange(10)
print(arr)
print("---------------")
series = pd.Series(arr, in金浜路15号dex=list('abcdefghij'))
pri快递查询单号,数据处理进阶pandas入门(一),炜nt(series)

咱们传入一个‘abcdefghij’的列表序列作为index,再次运转, Series的索引就改动了。运转成果如下所示。

改动Series索引

接下来咱们看一下DataFrame。与Series相似,因为DataFrame相当于NumPy中二维ndarray的表格型数据结构,咱们能够经过NumPy的二维ndarray来创立DataFrame,根本用法如下。​

import numpy as np
import pandas as pd
arr = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(arr)
print("---------------")
data_frame = pd.DataFrame(arr)
print(data_frame)

经过pandas的DataFrame()函数,传入二维ndarray。运转成果如下所示,能够看到,比较于NumPy的二维ndarray,DataFrame的摆放格局更像是一个Excel表格,而且队伍都具有默许从0开端的索引。

根本DataFrame

相同的,咱们能够修正DataFrame的默许队伍索引,在运用DataFrame()函数的时分传入index列表参数修正行索引,传入columns列表参数修正列索引。其间,index和columns的长度别离有必要与DataFrame的行长度和列长度保持一致。​

import numpy as np
import pandas as pd
arr = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(arr)
print("---------------")
data_frame = pd.DataFra色屌丝me(arr, index=list('abc')最强魔法师的隐遁方案, columns=list('ABCD'))
print(data_frame)

咱们将index自拍照设置为‘abc’的列表序列,columns设置为‘ABCD’的列表序列,再次运转,默许的队伍索引都成功改动了。

修正DataFrame的队伍索引

Series和DataFrame比较于NumPy中的一维ndarray和二维ndarray,从结构上来看最大的差异便是多了索引。此外,能够看到,N女人和马umPy中的ndarray就像是矩阵,而pandas中的Series和DataFrame更像是表格,这样的形状差异也注定了二者的运用场景的不同,在后续的内容中,咱们会逐渐体会到两者的差异。

总结

以上介绍了pa拿铁锁屏ndas的根本概念和根本数据结构,简略了解了pandas中两个重要的数据结构Series和DataFrame以及它们跟NumPy中的ndarray的差异。下次内容咱们开端具体介绍pandas中的Series、DataFrame和其他相关常识澳门追凶。感谢我们的重视,欢迎批评指正,一同沟通~

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