如何用python制作熊猫烧香 python画熊猫代码

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mob64ca140b82e3 2024-07-01 17:05:19

文章标签 如何用python制作熊猫烧香 python 数据数组最小值 文章分类 Python 后端开发

pandas模块

在Windows cmd 输入 jupyter notebook、
pandas很丰富的数据处理工具
python数据分析三剑客 numpy(Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数据与矩阵运算，针对数组提供大量的数学函数库 Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集) pandas matplotlib(绘图包)

Series
类似于一维数组对象，类似于有的字典。

数据列表series

s1 = pd.Series([1,'a',5,7,999])
print(s1)

0      1
1      a
2      5
3      7
4    999
dtype: object

使用字典series

sdata={'a':35000,'b':72000,'c':16000,'d':5000}
s3=pd.Series(sdata)
print(s3)

a    35000
b    72000
c    16000
d     5000
dtype: int64

DataFrame 表格型数据结构

data={
        'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],
        'year':[2000,2001,2002,2001,2002],
        'pop':[1.5,1.7,3.6,2.4,2.9]
    }
df = pd.DataFrame(data)
 	state 	year 	pop
0 	Ohio 	2000 	1.5
1 	Ohio 	2001 	1.7
2 	Ohio 	2002 	3.6
3 	Nevada 	2001 	2.4
4 	Nevada 	2002 	2.9

读取csv、txt文件 -->
read_csv() 读取xlsx文件 -->
read_excel() 读取mysql数据库 -->
read_sql() 从网页读取table -->
read_html()

查看类功能

DataFrame() 创建一个DataFrame对象
 df.values 返回ndarray类型的对象
 df.shape 返回行列数
 df.index 获取行索引
 df.set_index 设置索引
 df.reset_index 重制索引
 df.columns 获取列索引
 df.rename 重新设置列名
 df.dtypes 查看每列数据类型
 df.axes 获取行及列索引
 df.T 行与列对调
 df.info() 打印DataFrame对象的信息
 df.head(i) 显示前 i 行数据
 df.tail(i) 显示后 i 行数据栗子：
 import pandas as pd
 fpath = “./datas/read_test.csv.txt”
 df = pd.read_csv(fpath)
 #返回所有信息
 print(df)
 #返回所有信息以数组形式
 print(df.values)
 #返回行数和列数
 print(df.shape)
 #返回行列信息
 #RangeIndex(start=0, stop=12, step=1)
 #prov isp pv uv
 #date
 print(df.index)
 #把默认索引设置为‘date’替换
 print(df.set_index(‘date’))
 print(df.values)
 print(df.reset_index(inplace=True,drop=True))
 #获取行索引
 print(df.columns)
 df2=df
 df2.columns=[‘a’,‘b’,‘c’,‘d’,‘e’]
 print(df2)
 df2.rename(columns={‘a’:“日期呀”,‘b’:“身份”,‘c’:“构造”,‘d’:“mm”,‘e’:“ll”},inplace=True)
 print(df2)
 #类型
 print(df2.dtypes)
 #行列都显示
 print(df2.axes)
 #旋转
 print(df2.T)
 #查看开头几行数据
 print(df2.head())
 #查看末尾几行数据
 print(df2.tail())

计算类功能

df.count() # 返回每一列中的非空值的个数
 df.value_counts() #按值计数
 df.unique() 唯一去从
 df.describe() 查看数据按列的统计信息
 df.sum() # 返回每一列的和, 无法计算返回空, 下同
 df.sum(numeric_only=True) # numeric_only=True代表只计算数字型元素, 下同
 df.max() # 返回每一列的最大值
 df.min() # 返回每一列的最小值
 df.argmax() # 返回最大值所在的自动索引位置
 df.argmin() # 返回最小值所在的自动索引位置
 df.idxmax() # 返回最大值所在的自定义索引位置
 df.idxmin() # 返回最小值所在的自定义索引位置
 df.mean() # 返回每一列的均值
 df.median() # 返回每一列的中位数
 df.var() # 返回每一列的方差
 df.std() # 返回每一列的标准差
 df.isnull() # 检查df中空值, NaN为True, 否则False, 返回一个布尔数组
 df.notnull() # 检查df中空值, 非NaN为True, 否则False, 返回一个布尔数组