内容正文:
利用pandas模块处理数据
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常用数据处理模块
numpy模块:科学计算的基础库。
pandas模块:处理表格数据的库。
matplotlib模块:绘图库,可快速绘制图表。
导入pandas模块:
import pandas as pd
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Pandas数据结构
Series数据结构:
一维数据结构,包含一组数据和一个与数据关联的行索引(index)。索引值默认从0开始递增。
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Series数据结构
创建Series对象
列表创建Series数据结构。
import pandas as pd
s=pd.Series([166,178,180])
#创建Series对象时指定行索引
import pandas as pd
s=pd.Series([166,178,180],index=[“s01”,”s02”,”s03”])
索引指定,但默认内部还是存在0,1,2索引的
4
Series数据结构
创建Series对象
字典创建Series数据结构。
字典的键作为行索引
import pandas as pd
a={“s01”:166,”s02”:178,”s03”:180}
s=pd.Series(a)
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Series数据结构
常用属性
index:获取索引
values:获取数据
import pandas as pd
s=pd.Series([166,178,180],index=[“s01”,”s02”,”s03”])
for i in s.index:
print(i)
for j in s.values:
print(j)
for e in s: #直接in数据名时默认遍历值
print(e)
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Series数据结构
查看和修改Series对象中的数据
import pandas as pd
s=pd.Series([166,178,180],index=[“s01”,”s02”,”s03”])
print(s [“s01”]) #输出行索引为“s01”的值
s[“s01”]=170 #修改行索引为“s01” 的值为170
s[“s04”]=190 #添加新的数据
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Pandas数据结构
DataFrame数据结构:
二维数据结构,由一个行索引、列标题和数据组成的数据结构。行索引默认从0开始
01
姓名 性别
张三 男
列标题
行索引
数据
李丽 女
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DataFrame数据结构
创建DataFrame对象
通过相等长度的列表创建DataFrame数据结构。行索引默认从0开始
import pandas as pd
data=[[“张三”, “男”],[“李丽”, “女”]]
s=pd.DataFrame(data,columns=[“姓名”,”性别”])
01
姓名 性别
张三 男
李丽 女
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DataFrame数据结构
创建DataFrame对象
通过相等长度的字典创建DataFrame数据结构。
字典的键作为列标题,字典的值作为数据
import pandas as pd
data={“姓名”:[“张三”,”李四”],”性别”:[“男”,”男”]}
s=pd.DataFrame(data)
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DataFrame数据结构
读取文件创建DataFrame数据结构。
Excel
Pandas
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DataFrame数据结构
创建DataFrame对象
读取二维数据文件创建DataFrame数据结构。
import pandas as pd
df=pd.read_csv(“2.csv”)
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常用属性显示索引、列标题及值:
df.index:行索引
DataFrame数据结构
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常用属性显示索引、列标题及值:
df.columns:列标题
DataFrame数据结构
14
常用属性显示索引、列标题及值:
df.values:获取数据
DataFrame数据结构
15
常用属性显示索引、列标题及值:
d.T:行列转置
DataFrame数据结构
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1、读取excel文件创建二维数据结构s
2、获取行索引
3、获取列标题
4、获取数据
二维数据结构,行索引默认从___开始
DataFrame数据结构
检索一列数据:
df.列名 df[“列名”]
检索多列数据:
df[[“列名”,”列名”,”列名”]]
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DataFrame数据结构
某列数据扩大或缩小c倍:
df.列名*c df.列名/c
列数据进行计算(不可有空单元格)
df.列名+df.列名
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DataFrame数据结构
检索行数据:
df [开始行索引:结束行索引]
或
df.loc[