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python数据分析学习(3)pandas基本功能一

作者:互联网

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  下面介绍pandas常见的基本功能,和python的基本数据类型进行比较可以看到pandas在操作大型数据集中的优势。

1.重建索引

(1)函数:reindex

(2)作用:创建一个符合新索引的新对象。

(3)内容:

  Series调用reindex方法时,会将数组按照新的索引进行排列,如果之前并不存在,则会引入缺失值NaN。

  DataFrame调用reindex方法时,会改变行和列索引。只传入一个序列时,行会重建索引;传入columns关键字参数时,列会重建索引。

(4)重要参数:ffill

  作用:重建索引时插值,按顺序把没有数据的标签补充数据。

(5)实例







2.轴向上删除条目

(1)函数:drop

(2)作用:在轴向上删除一个或更多的条目。

(3)内容:

  返回一个含有指示值或轴向上删除值的新对象。

  Series调用drop方法时,把字符串或者字符串序列列表当作参数传入并返回对象。

  DataFrame调用drop方法时,传入字符串序列列表会根据行标签删除值(轴0),传入axis=1或者axis='columns'会根据列标签删除值。

(4)重要参数:inplace

  作用:清除被删除的数据,并返回删除后的数据。

(5)实例








3.索引,选择与过滤

(1)索引
  Series的索引可以不只是整数,也可以是小数,字符串,切片,字符串索引列表,布尔值索引。还可以是字符串双向切片。
  DataFrame的索引可以是字符串,字符串索引列表选择列,切片和布尔值索引选择行。

标签:reindex,删除,传入,python,drop,索引,基本功能,字符串,pandas
来源: https://www.cnblogs.com/ITXiaoAng/p/12392342.html