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
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:
- Series(序列)
- 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。