Pandas1----Pandas介绍和DataFrame

文章目录

• ​​一、pandas介绍​​
• ​​二、DataFrame​​

• ​​1.DataFrame属性​​
• ​​2.DatatFrame索引的设置​​
• ​​3.以某列值设置为新的索引​​

一、pandas介绍

Numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决部分数据展示等问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？

• 便捷的数据处理能力
• 读取文件方便
• 封装了Matplotlib、Numpy的画图和计算

例如： 我们可以将这样一个数组以更清晰的方式表达出来。（如下图）

代码如下：

1. 生成数据
2. 用Dataframe包装一下
3. 改一下列索引和行索引
4. 注意：时间索引

date_range(start=None,end=None, periods=None, freq='B')

    start:开始时间

    end:结束时间

    periods:时间天数

    freq:递进单位，默认1天,'B'默认略过周末

二、DataFrame

DataFrame对象既有行索引，又有列索引

• 行索引，表明不同行，横向索引，叫index，0轴，axis=0
• 列索引，表名不同列，纵向索引，叫columns，1轴，axis=1

1.DataFrame属性

1. data.shape
2. data.index 行索引
3. data.columns 列索引
4. data.values 直接获取其中array值
5. data.T 转置
6. data.head(5) 显示前5行内容
7. data.tail(5) 显示后5行内容

2.DatatFrame索引的设置

1. 修改索引行列

stock_code = ["股票_" + str(i) for i in range(stock_day_rise.shape[0])]

# 必须整体全部修改
data.index = stock_code

结果：

2. 重设索引

• reset_index(drop=False)

• 设置新的下标索引
• drop:默认为False，不删除原来索引，如果为True,删除原来的索引值

# 重置索引,drop=False
data.reset_index()

    index    2017-01-02 00:00:00    2017-01-03 00:00:00    2017-01-04 00:00:00    2017-01-05 00:00:00    2017-01-06 00:00:00
0    股票_0    -0.065440    -1.309315    -1.454515    0.579730    1.486024
1    股票_1    -1.732167    -0.834137    0.458615    -0.803918    -0.468786
2    股票_2    0.218056    0.199014    0.713468    0.548426    0.386234
3    股票_3    -0.422079    -0.337024    0.423285    -1.230792    1.328438
4    股票_4    -1.725307    0.075918    -1.917084    -0.165358    1.076451
5    股票_5    -0.815768    -0.286753    1.204420    0.733660    -0.062145
6    股票_6    -0.988209    -1.018152    -0.954173    -0.815390    0.502682
7    股票_7    -0.100341    0.611962    -0.068503    0.747384    0.143011
8    股票_8    1.000262    0.342420    -2.252971    0.939211    1.140803
9    股票_9    2.520647    1.553848    1.722530    0.612701    0.608881

# 重置索引,drop=True
data.reset_index(drop=True)

2017-01-02 00:00:00    2017-01-03 00:00:00    2017-01-04 00:00:00    2017-01-05 00:00:00    2017-01-06 00:00:00
0    -0.065440    -1.309315    -1.454515    0.579730    1.486024
1    -1.732167    -0.834137    0.458615    -0.803918    -0.468786
2    0.218056    0.199014    0.713468    0.548426    0.386234
3    -0.422079    -0.337024    0.423285    -1.230792    1.328438
4    -1.725307    0.075918    -1.917084    -0.165358    1.076451
5    -0.815768    -0.286753    1.204420    0.733660    -0.062145
6    -0.988209    -1.018152    -0.954173    -0.815390    0.502682
7    -0.100341    0.611962    -0.068503    0.747384    0.143011
8    1.000262    0.342420    -2.252971    0.939211    1.140803
9    2.520647    1.553848    1.722530    0.612701    0.608881

3.以某列值设置为新的索引

• set_index(keys, drop=True)

• keys : 列索引名成或者列索引名称的列表
• drop : boolean, default True.当做新的索引，删除原来的列

设置新索引案例

1. 创建

df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10],
                    'year': [2012, 2014, 2013, 2014],
                    'sale':[55, 40, 84, 31]})

   month  sale  year
0  1      55    2012
1  4      40    2014
2  7      84    2013
3  10     31    2014

2. 以月份设置新的索引

df.set_index('month')
       sale  year
month
1      55    2012
4      40    2014
7      84    2013
10     31    2014

3. 设置多个索引，以年和月份

df.set_index(['year', 'month'])
            sale
year  month
2012  1     55
2014  4     40
2013  7     84
2014  10    31