Pandas数据分析

Pandas数据分析

学习如何使用pandas,这个Python包可以轻松分析您的数据

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Pandas,这个Python包提供了快速、灵活和表达性强的数据结构,旨在使数据处理变得简单,是一个开源的数据分析和操作工具。它是在Python中进行实际数据分析的基础。

在处理数据时,您需要对数据集的性质有很好的理解。Pandas是帮助您做到这一点的最佳工具。接下来让我们深入学习pandas提供的各种函数和特性。

首先,请确保在您的系统中安装了pandas

使用conda安装:

conda install pandas

使用pip安装:

pip install pandas

Pandas提供了两个主要组件:

  1. Series(序列)
  2. DataFrames(数据框)

1. Series(序列)

Series类似于列表。您可以将其视为一维数组。默认情况下,每个项都会获得一个从0到(n-1)的索引标签,其中n是Series的大小。让我们创建一个具有任意姓名列表的Series。

>>> s = pd.Series(('Jen','Neil','Jay','Dan','Kev','Mo'))>>> print(s)0     Jen 1    Neil 2     Jay 3     Dan 4     Kev 5      Mo dtype: object

所有的姓名都通过从0到n-1的数字进行索引。

至于’dtype’属性,它用于找到DataFrame中的数据类型。它返回一个带有每列数据类型的Series。包含混合类型的列将使用object数据类型存储。

整数索引

接下来,从Series中选择特定的项。您可以使用整数索引来完成此操作。下面是一个示例。

>>> print(s[1])Neil

切片

要选择3到5之间的项,我们可以使用切片技术来选择Series中的一系列项。

>>> print(s[2:4])2    Jay 3    Dan dtype: object

这不包括索引为4的项。它只会返回索引为2和3的项。