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一、Pandas库
importnumpyasnpimportpandasaspd
二、Pandas库数据结构——Series, DataFrame
a=pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
data=np.array([[95, 96, 97], [80, 85, 86], [56, 65, 70]]) frame=pd.DataFrame(data) frame
我们不难看出来Series, DataFrame的区别：DataFrame更加好看哈哈，接受矩阵数据
详细见：
https://blog.csdn.net/u012474716/article/details/78550391
pandas中的两种数据类型Series和DataFrame区别_jolingcome的博客-CSDN博客_series和dataframe区别
1.Series——索引 index，值 values
a=pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index= ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) a
2.DataFrame——索引index, columns，值 values
frame=pd.DataFrame(data, index=['xiaoming', 'xiaohong', 'xiaohei'], columns=['yuwen', 'yingyu', 'shuxue']) frame
指定或修改索引方法
创建时：
index, columns 指定索引，已经有索引可以按索引重新排序
创建后：
reindex方法，重新建立索引或指定索引排序
rename 修改索引
frame_.rename(index={"xiaohong":"damao","xiaoming":"ermao","xiaohei":"Nicolas Cage"}, columns={"yingyu":"English", "yuwen":"Literature", "shuxue":"Maths"}) Series.index= [] DataFrame.columns= []
三、Series, DataFrame运算
1.基本运算
按照索引位置进行计算
data= {"English":[80,70,60], "Literature":[70,70,85], "Maths":[80,90,50], "Music":["A","B","C"]} df=pd.DataFrame(data,index= ["alpha", "beta","theta"]) df*2
DataFrame、Series “相加”时，按照DF的columns(列)进行匹配
data1= {"English":[80,70,60], "Literature":[70,70,85], "Maths":[80,90,50],} df1=pd.DataFrame(data1,index= ["alpha", "beta","theta"]) add_= {'Maths':10,'English':10,'Literature':20,'Gym':"A"} add_=pd.Series(add_) df1+add_
2.矩阵运算、通用函数
df.T
3.基本统计方法
查看数据的一些
df.describe()
四、Series, DataFrame 索引与切片
1.Series 索引与切片 Index索引/数字索引/布尔值索引
add_= {'Maths':10,'English':10,'Literature':20,'Gym':"A"} add_=pd.Series(add_) add_['Maths']
2.DataFrame 索引与切片
Index索引 列：df['Maths'] 行：df.loc[‘alpha’]
数字索引 df.iloc[] 特别的行可以直接用数字切片索引
布尔值索引
五、Series, DataFrame 删除操作
1.Series删除操作 pop/drop/del
① del方式：就地删除
x=pd.Series([10,23,31,16],index=list("abcd")) display(x)
删除了某个索引后，对应的值也就删除了
delx["b"] display(x)
② drop方式：当指定了inplace=True后，才属于就地删除
x=pd.Series([10,23,31,16],index=list("abcd")) display(x) y=x.drop("a") display(y) dispaly(x) # 当指定了inplace=True后，属于就地删除x.drop("a",inplace=True) display(x)
2.DataFrame删除操作 pop/drop/del
和 Series删除操作 pop/drop/del 类同的，聪明的你可以想想
六、Series, DataFrame 合并操作
一般我们用到什么方法就去查看该方法的参数
1.Series合并操作
pd.concat() combine_first()
2.DataFrame合并操作
pd.concat() combine_first()
pd.merge() join()
七、Pandas库其他常用函数或方法
head() info() describe()
sort_index() sort_values()
is_unique value_counts()
rank()
详细可见https://blog.csdn.net/xiaodongxiexie/article/details/71774594
