4.2.2编程处理数据-pandas 课件 -2023—2024学年高中信息技术浙教版（2019）必修1

4.2.2编程处理数据-pandas 第四章 第四章 1 Python常用数据处理拓展模块 Numpy模块：是科学运算的基础库，主要提供科学计算中常用的随机数、数组运算等基础模块 Scipy模块：基于numpy构建的一个模块，增强了在高等数学、信号处理、图像处理、统计等方面的能力 Pandas模块：基于numpy实现，主要用于数据的处理与分析，提供了大量处理数据的函数和方法，能方便操作大型数据集 Matplotlib模块：绘图库，快速绘图和设置图标的坐标轴、坐标轴刻度、图例等 2 Pandas模块 提供了Series和DataFrame两种数据结构。使用这两种数据结构，可以完成数据的整理、计算、统计、分析以及简单可视化。 import 模块名[as 别名] 调用：别名.函数名（） 3 Pandas模块 Series（一维结构）：1个索引列（index）+1个数据（value）列.索引值默认是从0起递增的整数。列表，字典等都可以用来创建Series数据结构，与列表不同的是，Series的索引可以指定，类型可以是字符串类型。 Dataframe（二维结构）：1个索引列+n个数据列. DataFrame是一种类似于关系表的表格型数据结构，DataFrame对象是一个二维表格, 其中每列中的元素类型必须一致，而不同的列可以拥有不同的元素类型。 4 Pandas模块 Series（一维结构）：创建、查看、修改 Dataframe（二维结构）：创建、查看、修改、添加、删除、 分组、排序、求和、求平均....... 5 Pandas模块——Series序列创建 1.创建Series对象——以列表为数据对象 语法：s=pd.Series(value,index) 参数：value：表示数据，支持数值、列表、字典等；index：表示索引（行标签） import pandas as pd pds1=pd.Series([45, 30, 35, 28]) print(pds1) 0 45 1 30 2 35 3 28 左列：index 右列：values 数据类型对象(数据类型对象) 6 Pandas模块——Series序列创建 1.以列表为数据对象创建，指定索引 语法：s=pd.Series(value,index) 参数：value：表示数据，支持数值、列表、字典等；index：表示索引（行标签） pds2=pd.Series(alist,index=['学生甲', '学生乙', '学生丙', '学生丁']) print(pds2) 学生甲 45 学生乙 30 学生丙 35 学生丁 28 索引可以是字符串类型 7 Pandas模块——Series序列创建 通过字典方式创建 import pandas as pd data={"i1":1,"i2":2,"i3":3,"i4":4}print(ps3) pds3=pd.Series(data) print(pds3) i1 1 i2 2 i3 3 i4 4 dtype: int64 8 Pandas模块——Series序列创建 通过字典方式创建,指定索引 data = {"i1":1,"i2":2,"i3":3,"i4":4} ps3 = Series(data,index=['i2','i1','i3','i4']) print(ps3) i2 2 i1 1 i3 3 i4 4 dtype: int64 9 查看、选取Series对象中的数据 通过index、values属性访问 import pandas as pd ps=pd.Series([45,30,35, 28],index=['学生甲','学生乙','学生丙','学生丁']) print(ps.index) Index( ['学生甲', '学生乙', '学生丙', '学生丁'],dtype='object') 10 查看、选取Series对象中的数据 通过index、values属性访问 import pandas as pd ps=pd.Series ([45, 30, 35, 28], index=['学生甲', '学生乙', '学生丙', '学生丁']) print(ps.values) [45, 30, 35, 28] 11 查看、选取Series对象中的数据 索引访问 import pandas as pd ps=pd.Series([45, 30, 35, 28], index=['学生甲', '学生乙', '学生丙', '学生丁’]) print(ps[[