利用Python进行数据分析(7) pandas Series和DataFrame简单介绍_数据

利用Python进行数据分析(7) pandas Series和DataFrame简单介绍


一、pandas 是什么

pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析。它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法。pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame。

二、Series

Series 是一个一维数组对象,类似于 NumPy 的一维 array。它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组,将 Python 字典转换成 Series 对象:

利用Python进行数据分析(7) pandas Series和DataFrame简单介绍_数组_02

利用Python进行数据分析(7) pandas Series和DataFrame简单介绍_数组_03

当没有显示指定索引的时候,Series 自动以 0 开始,步长为 1 为数据创建索引。你也可以通过 index 参数显示指定索引:

利用Python进行数据分析(7) pandas Series和DataFrame简单介绍_数据_04

对于 Series 对象里的单个数据来说,和普通数组一样,根据索引获取对应的数据或重新赋值;不过你还可以传入一个索引的数组来获取数据或未数据重新赋值:

利用Python进行数据分析(7) pandas Series和DataFrame简单介绍_数据分析_05

想要单独获取 Series 对象的索引或者数组内容的时候,可以使用 index 和 values 属性,例如:

利用Python进行数据分析(7) pandas Series和DataFrame简单介绍_数据_06

对 Series 对象的运算(索引不变):

利用Python进行数据分析(7) pandas Series和DataFrame简单介绍_数据_07

三、DataFrame

DataFrame 是一个表格型的数据结构。它提供有序的列和不同类型的列值。例如将一个由 NumPy 数组组成的字典转换成 DataFrame 对象:

利用Python进行数据分析(7) pandas Series和DataFrame简单介绍_数据分析_08

DataFrame 默认根据列名首字母顺序进行排序,想要指定列的顺序?传入一个列名的字典即可:

利用Python进行数据分析(7) pandas Series和DataFrame简单介绍_数据_09

如果传入的列名找不到,它不会报错,而是产生一列 NA 值:

利用Python进行数据分析(7) pandas Series和DataFrame简单介绍_数据分析_10

DataFrame 不仅可以以字典索引的方式获取数据,还可以以属性的方法获取,例如:

利用Python进行数据分析(7) pandas Series和DataFrame简单介绍_数据分析_11

修改列的值:

利用Python进行数据分析(7) pandas Series和DataFrame简单介绍_数组_12

删除某一列:

利用Python进行数据分析(7) pandas Series和DataFrame简单介绍_数据分析_13

前文链接

我的号

利用Python进行数据分析(7) pandas Series和DataFrame简单介绍_数组_14