python学习之panda数据分析核心支持库

Python是一门实现数据可视化很好的语言，他们里面的很多库可以很好的画出图形，形象明了。

今天我们就来说说:Pandas数据分析核心支持库

Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。

Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。

Pandas 名字衍生自术语 “panel data”（面板数据）和 “Python data analysis”（Python 数据分析）。

Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算），其次数series，还有一个DataFrame，这三个比较常用。

Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。

Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。

Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

Pandas 的主要数据结构是 Series （一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。

Series:带标签的一维同构数组，一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种Numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。

DataFrame：带标签，大小可变，二维异构表格。一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。

终端输入，如果你跟我一样使用Anaconda中的Jupyter进行代表编写的话，也可以在Anaconda的终端里输入，之后就可以直接用了，他是Python中的一个库，使用不需要安装什么其他软件，拥有Python编译器即可。

pip install pandasPandas的应用：

1：导入pandas库

import pandas as pd

2：pandas之series

Pandas Series 类似表格中等一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型 Series 由索引（index）和列组成，函数如下：

pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

参数说明：

data：一组数据(ndarray 类型)。

index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。

dtype：数据类型，默认会自己判断。

name：设置名称。

copy：拷贝数据，默认为 False。

Demo:

FIrst：

import pandas as pda = ['shimmer', 'zhuzhu', 'recently祝祝']myvar = pd.Series(a)print(myvar)

代码结果：

Second：可修改索引值、

Third:使用字典创建， key/value 对象，类似字典来创建 Series

Fourth:可以通过索引值的指定来取值

3:pandas之Dataframe

DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。

DataFrame 构造方法如下：

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

参数说明：

data：一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。

index：索引值，或者可以称为行标签。

columns：列标签，默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。

dtype：数据类型。

copy：拷贝数据，默认为 False。

Demo:

First:指定列标

Second：列分开插入,通过字典的形式创建

Third：使用字典（key/value），其中字典的 key 为列名:

fourth:通过loc取值，类似于列表里x,index【number】取值

Fifth:可以返回多行数据，使用 [[ … ]] 格式，… 为各行的索引，以逗号隔开：

Sixth:指定索引值

Seventh:取指定索引值

本篇就到这吧，希望看完这篇文章对你有用。

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