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第四节 课时28-36

作者:互联网

pandas

一. pandas之Series创建
首先,导入pandas工具包:
import pandas as pd

t = pd.Series([1,2,31,12,3,4],index=(“abcde”))
dtype: int64
class:‘pandas.core.series.Series’

通过字典创建一个Series:其中,索引就是字典的键

temp_dict = {"name":"xiaohong", "age":18, "tell":10088}
t3 = pd.Series(temp_dict)
print(t3)

修改dtype:
t1 = t.astype(float)
print(t1)

二. pandas之Series切片和索引
切片:直接传入start end或步长即可;
索引:一个的时候传入序号或者index,多个的时候传入序号或者index的列表。

Series对象本质上有两个数组构成,
一个数组构成对象的键(index,索引),一个数组构成对象的之(values),键–>值

三. pandas读取外部数据

数据存储在csv中,直接使用pd.read_csv即可。

DataFrame
t = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)))

DataFrame对象既有行索引,又有列索引
行索引:表明不同行,横向索引,叫index, 0轴,axis=0
列索引:表明不同列,纵向索引,叫clumns,1轴,axis=1

DataFrame的基础属性:
t.shape # 行数 列数
t.dtypes #列数据类型
t.ndim #数据维度
t.index #行索引
t.columns #列索引
t.values # 对象值,二维ndarray数组

DataFrame整体情况查询
t.head() # 显示头几行,默认行
t.tail() #显示末尾几行,默认5行
t.infro() #相关信息概览:行数、列数、列索引、列非空值个数、列类型、内存占用
t.describe() #快速综合统计结果:计数、均值、标准差、最大值、四分位数、最小值

四. pandas之loc和iloc
1 df.loc通过标签索引行数据
*注意:冒号在loc里是闭合的,即会选择到冒号后面的数据

2 df.iloc通过位置获取行数据

五. pandas常用统计方法
.mean() #平均值
.tolist() #转为列表
.max() #最大值
.argmax() #最大值位置
.min() #最小值
.argmin() #最小值位置
.median() #中位数

标签:index,Series,28,36,课时,索引,DataFrame,pd,pandas
来源: https://blog.csdn.net/weixin_44618461/article/details/120462628