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Pandas数据处理入门(一)

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简介:
本教程为《Pandas数据处理》系列的第一部分,主要介绍如何使用Python的Pandas库进行基础的数据操作和分析。适合初学者掌握基本概念与技巧。 Pandas数据处理(一) 导入所需的库: ```python import pandas as pd import numpy as np ``` 使用numpy生成一组DataFrame数据: ```python df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4)) print(df) ``` 输出结果如下所示: ``` 0 1 2 3 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 3 12 13 14 15 ``` 我们注意到在没有指定行索引的情况下也出现了,这是因为DataFrame是二维数组结构,因此会自动生成行列的索引。当然也可以手动设置索引数值: ```python df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), index=[row_0, row_1, row_2, row_3]) print(df) ``` 这样就可以根据需求来指定DataFrame的行和列标签。

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  • Pandas
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    本教程为《Pandas数据处理》系列的第一部分,主要介绍如何使用Python的Pandas库进行基础的数据操作和分析。适合初学者掌握基本概念与技巧。 Pandas数据处理(一) 导入所需的库: ```python import pandas as pd import numpy as np ``` 使用numpy生成一组DataFrame数据: ```python df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4)) print(df) ``` 输出结果如下所示: ``` 0 1 2 3 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 3 12 13 14 15 ``` 我们注意到在没有指定行索引的情况下也出现了,这是因为DataFrame是二维数组结构,因此会自动生成行列的索引。当然也可以手动设置索引数值: ```python df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), index=[row_0, row_1, row_2, row_3]) print(df) ``` 这样就可以根据需求来指定DataFrame的行和列标签。
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    统计某商店的月度销量情况 | | 第二章 pandas基础 | 8 | | --- | --- | | 整理某服装店的商品情况
    汇总某课程的学生总评分数
    实现指数加权窗口 | | 第三章 索引 | 6 | | --- | --- | | 实现sample()函数
    公司员工数据的索引操作
    巧克力评价数据的索引操作 | | 第四章 分组 | 10 | | --- | --- | | 汽车数据的分组分析
    某海洋物种在三大海域的分布研究
    实现transform()函数 | | 第五章 变形 | 9 | | --- | --- | | 某连锁店的库存统计
    整理某地区的化石燃料数据
    特殊的wide_to_long()方法 | | 第六章 连接 | 5 | | --- | --- | | 合并员工信息表
    实现join()函数
    条件连接| | 第七章 缺失数据 | 6 | | --- | --- | | 缺失数据筛选
    K近邻填充
    条件近邻插值
  • Pandas之二
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    本篇文章是《Pandas数据处理》系列教程的第二部分,深入讲解了如何使用Python的Pandas库进行高效的数据清洗、转换和分析。适合初学者及进阶用户阅读学习。 续上一篇内容,喜欢Python的朋友请持续关注,共同成长。 # 切片处理 # pandas取行或者列的注意事项 当使用方括号来选取数据时: - 如果方括号内的值是字符串,则表示选取相应的列。 ```python print(df[name]) ``` 输出结果为: ``` 0 小猫 1 小狗 2 小狼 ``` - 如果方括号内的值是数字,则表示选取指定的行。 ```python print(df[:2]) ``` 输出结果为: ``` Id name sex 0 001 小猫 女 1 002 小狗 男 ``` - 当同时使用数字和字符串时,表示选取指定行范围内的特定列。 ```python print(df[:2][name]) ``` 输出结果为: ``` 0 小猫 1 小狗 ```
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  • Pandas在Python中的
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    本文将详细介绍如何使用Python编程语言中强大的数据分析库Pandas来高效地进行数据清洗、整理和分析。 在Python的世界里,Pandas库是进行数据处理和分析的核心工具,尤其适合初学者和专业人士。它提供了高效且易用的数据结构如DataFrame和Series,使得数据操作变得简单直观。 1. **安装与读写** 使用Pandas需要首先安装该库及其依赖项(如NumPy、xlwt、xlrd和openpyxl),这些库分别用于处理Excel文件的读取和编写等。例如: ``` pip install pandas numpy xlrd xlwt openpyxl ``` 对于操作Excel文件,可以利用`read_excel()`函数来加载数据,并通过`to_excel()`方法将DataFrame保存为Excel格式。 2. **DataFrame结构** Pandas的核心是DataFrame对象,它类似于二维表格形式的数据集。可以通过以下方式访问其组件: - `df.index`: 获取行索引 - `df.columns`: 获取列名 - `df.values`: 获取数据的二维数组表示 3. **Series结构** Series是Pandas的一维数据容器,可以由列表或其他可迭代对象构建而成。 4. **NumPy数组创建和转换** NumPy库提供了高效的多维数组操作功能。通常使用`np.array()`来创建一维或二维数组,并通过`to_numpy()`或`s.values`将DataFrame或Series转换为NumPy格式。 - 创建随机数:可以利用函数如`np.random.rand()`, `np.random.randint()`等生成随机数据。 5. **预处理** 在数据分析中,类型转换是常见的操作。使用Pandas和NumPy的astype方法来改变数组的数据类型非常方便。 6. **日期时间处理** Pandas库提供了强大的日期与时间功能,包括将字符串转化为具体的时间格式以及进行各种运算。 结合使用Pandas和NumPy可以让Python在数据科学领域发挥出更大的潜力,无论是简单的文件读写、复杂的数据清洗还是统计分析都能游刃有余。
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