2023年高考信息技术复习专题梳理10 编程处理数据

专题10 编程处理数据 2023 知识要点1 利用pandas模块处理数据 pandas提供了Series和DataFrame两种数据结构。（导入：import pandas as pd） 1.Series(一维)：包含一个数组的数据和一个与数据关联的索引，索引值默认是从0递增的整数。 ①创建Series对象：使用列表、字典等创建Series对象。Series的索引可以指定。 s0 = pd.Series([166,178,180],index=["甲","乙","丙"]) #列表创建 s1 = pd.Series([166,178,180]) #列表创建 s2 = pd.Series({"甲":166,"乙":178,"丙":180}) #字典创建 print(s0) 知识要点1 利用pandas模块处理数据 ②通过索引查找对象中的值，或修改对象中的值。 s1 = pd.Series([166,178,180])； print(s1[0]) #结果： 166 s1[0]=168 ； print(s1[0]) #结果： 168 ③通过切片获取或修改部分值（仍为Series类型） print(s1[0:2]) s1[0:2]=[‘a’,’b’] print(s1[0:2]) ④通过循环访问Series对象中所有索引或值 知识要点1 利用pandas模块处理数据 2.DataFrame(二维)：由一个索引列和若干个数据列组成，每个数据列可以是不同的类型。 ①创建DataFrame对象 ☆字典创建DataFrame对象时，键作为列名，值作为列数据 data1 = {"姓名":["张三","李四","王五"],"性别":["男","女","男"],"身高":[178,163,180]} df1 = pd.DataFrame(data1,columns=["姓名","性别","身高"],index=["一","二","三"]) ☆列表创建时每一个小列表对应一行数据 data2 = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] df2 = pd.DataFrame(data2,columns=["a","b","c"],index=["e","f","g"]) columns index values 知识要点1 利用pandas模块处理数据 ☆读取二维数据文件创建DataFrame对象 pd.read_excel(filename)　从Excel文件导入数据 pd.read_csv(filename)　 从csv文件导入数据 df.to_excel(filename)　导出数据到Excel文件 df.to_csv(filename)　 导出数据到csv文件 知识要点1 利用pandas模块处理数据 ②查看DataFrame对象的相关属性。 知识要点1 利用pandas模块处理数据 ③通过列名或字典记法检索、通过赋值修改DataFrame对象中的列数据。 知识要点1 利用pandas模块处理数据 ④通过切片或布尔表达式的方式访问行数据 ⑤通过at[]方法访问单个数据 print(df1[1:3]) print(df1[df1['身高']>175]) print(df1.at["一",'性别']) 知识要点1 利用pandas模块处理数据 ⑥行、列的编辑 #添加一行数据 df1_add=df1.append({“姓名”:‘赵六’,‘性别’:‘女’,‘身高’:‘168’},ignore_index=True) print(df1_add) df1_delr=df1_add.drop(1) #删除一行数据 print(df1_delr) df1_delc=df1_add.drop(“身高”,axis=1) #删除一列数据 print(df1_delc) del df1[”身高”] #永久删除“身高”列数据 重点提示：append() 、