1005-Pandas学习报告

Anaconda安装

Anaconda是一个基于Python的平台，管理主要的数据科学包，包括panda、scikit-learn、SciPy、NumPy和谷歌的机器学习平台TensorFlow。它与conda(类似于pip的安装工具)、Anaconda导航器(用于GUI体验)和spyder(用于IDE)一起打包。

  1. 官网下载（https://www.anaconda.com/products/individual）
  2. 确认安装：命令行输入conda --version
  3. 查看已有包conda list
  4. 若包内没有Pandas，需要安装conda install pandas
Spyder使用

Anaconda可在PyCharm，Spyder，Notebook上面运行，个人在三者都使用后在这里选择Spyder。
Spyder是Anaconda的默认IDE，对于Python中的标准和数据科学项目都非常强大。Spyder IDE有一个集成的IPython笔记本、一个代码编辑器窗口和控制台窗口。Spyder还包括标准的调试功能和一个变量资源管理器，当事情没有完全按计划进行时，它可以提供帮助。
注意：Spyder有在线IDE，但响应时间较慢，个人建议下载PC端

  1. 官网下载（https://www.spyder-ide.org/）或在anaconda3\Script\spyder.exe直接运行
  2. 下载Kite（https://www.kite.com/download/?utm_expid=.4WZOeMZyQWOMMg6dYbggTw.0&utm_referrer=）
使用Pandas合并数据集
1. pd.concat()

参数 pd.concat(objs, axis=0, join=‘outer’, join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True)

  • objs 需要连接的对象，eg [df1, df2]
  • axis axis = 0, 表示在水平方向(row)进行连接 axis = 1, 表示在垂直方向(column)进行连接
  • join outer, 表示index全部需要; inner,表示只取index重合的部分
  • join_axes 传入需要保留的index
  • ignore_index 忽略需要连接的frame本身的index。当原本的index没有特别意义的时候可以使用
  • keys 可以给每个需要连接的df一个label
    横向连接，axis = 0
    纵向连接，axis = 1
2. append()

DataFrame.append(other, ignore_index=False, verify_integrity=False, sort=None)
功能说明：向dataframe对象中添加新的行，如果添加的列名不在dataframe对象中，将会被当作新的列进行添加

  • other：DataFrame、series、dict、list这样的数据结构
  • ignore_index：默认值为False，如果为True则不使用index标签
  • verify_integrity ：默认值为False，如果为True当创建相同的index时会抛出ValueError的异常
  • sort：boolean，默认是None，该属性在pandas的0.23.0的版本才存在。

append添加series:
如果不添加ignore_index=True，会报错提示TypeError: Can only append a Series if ignore_index=True or if the Series has a name.
当dataframe使用append方法添加series的时候，必须要设置name，设置name名称将会作为index的name。

append添加list:
如果list是一维的，则是以列的形式来进行添加，如果list是二维的则是以行的形式进行添加的，如果是三维的则只添加一个值
注意：在多次使用append方法追加数据的时候，可能会出现相同的index
如果想要添加的index不出现重复的情况，可以通过设置ignore_index=True来避免