包括兩個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu): DataFrame和Series

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熊貓

系列

數(shù)據(jù)框

I. 熊貓介紹

1. Python數(shù)據(jù)分析庫或pandas是基于NumPy的工具，旨在解決數(shù)據(jù)分析任務(wù). Pandas包含大量庫和一些標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)模型，以提供有效操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具. 熊貓?zhí)峁┝舜罅康墓δ芎头椒?#xff0c;使我們能夠快速，輕松地處理數(shù)據(jù). 您很快就會(huì)發(fā)現(xiàn)，這是使Python成為強(qiáng)大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境的重要因素之一.

2. Pandas是用于Python的數(shù)據(jù)分析包. 它最初由AQR Capital Management于2008年4月開發(fā)，并于2009年底開源. 目前，它由致力于Python數(shù)據(jù)包開發(fā)的PyData開發(fā)團(tuán)隊(duì)開發(fā)和維護(hù). 成為PyData項(xiàng)目的一部分. Pandas最初是作為財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析工具開發(fā)的. 因此，熊貓為時(shí)間序列分析提供了良好的支持. Pandas這個(gè)名字來自面板數(shù)據(jù)和python數(shù)據(jù)分析. 面板數(shù)據(jù)是經(jīng)濟(jì)學(xué)中多維數(shù)據(jù)集的術(shù)語. 熊貓也提供面板數(shù)據(jù)類型.

發(fā)件人:

3. Pandas是Python的大數(shù)據(jù)處理模塊. Pandas使用二維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)DataFrame表示表格式數(shù)據(jù). 與Numpy相比，Pandas可以存儲(chǔ)混合數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并使用NaN表示丟失的數(shù)據(jù)，而不是像Numpy那樣手動(dòng)處理丟失的數(shù)據(jù). 而且Pandas使用軸標(biāo)簽來表示行和列.

DataFrame類:

DataFrame具有四個(gè)重要屬性:

index: 行索引.

列: 列索引.

values: 二維值數(shù)組.

名稱: 名稱.

原始鏈接:

4，熊貓和numpy

Pandas是Python環(huán)境中最著名的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)軟件包，DataFrame被轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)框架，這是一種數(shù)據(jù)組織方式. 因此，您可能無法在情感上知道它. 例如，您可能使用過Excel，它也是一種數(shù)據(jù)組織和表示的方式，它只是一個(gè)表python庫，而DataFrame用于組織熊貓中的數(shù)據(jù). 如果不打印DataFrame，則看不到數(shù)據(jù).

pandas和numpy之間的區(qū)別:

(1)numpy是用于數(shù)值計(jì)算的擴(kuò)展包，而panadas用于數(shù)據(jù)處理.

(2)NumPy簡介: N維數(shù)組容器NumPy系統(tǒng)是Python的開源數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展. 該工具可用于存儲(chǔ)和處理大型矩陣，這比Python自己的嵌套列表結(jié)構(gòu)(此結(jié)構(gòu)也可用于表示矩陣)要高效得多. 據(jù)說NumPy可以將Python轉(zhuǎn)換為免費(fèi)且功能更強(qiáng)大的MatLab系統(tǒng).

Pandas簡介: 表格容器pandas是基于NumPy的工具，它是為解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的. Pandas包含大量庫和一些標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)模型，以提供有效操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具. 熊貓?zhí)峁┝舜罅抗δ芎头椒?#xff0c;可快速輕松地處理數(shù)據(jù). 使Python成為強(qiáng)大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境的重要因素之一.

參考:

第二，系列和數(shù)據(jù)框

Pandas是一個(gè)由Numpy構(gòu)建的數(shù)據(jù)分析包，其中包含更多高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和工具.

類似于Numpy，核心是ndarray，pandas也圍繞Series和DataFrame的兩個(gè)核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)構(gòu)建. Series和DataFrame分別對(duì)應(yīng)一維序列和二維表結(jié)構(gòu). 熊貓的常規(guī)導(dǎo)入方法如下:

從pandas導(dǎo)入Series，DataFrame

將熊貓作為pd導(dǎo)入

系列:

Series對(duì)象包含兩個(gè)主要屬性: 索引和值，它們是上例中的左列和右列.

將嚴(yán)格根據(jù)給定的索引來構(gòu)造Series對(duì)象的元素，這意味著: 如果data參數(shù)具有鍵值對(duì)，則僅使用索引中包含的鍵；如果數(shù)據(jù)中缺少響應(yīng)鍵，即使給出了NaN值，也會(huì)添加該鍵.

DataFrame:

DataFrame是一個(gè)表格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它包含一組有序的列(類似于索引)，每個(gè)列可以是不同的值類型(與ndarray只能具有dtype不同). 基本上，您可以將DataFrame視為共享相同索引的Series的集合.

DataFrame的構(gòu)造方法與Series相似，不同的是它可以同時(shí)接受多個(gè)一維數(shù)據(jù)源，每個(gè)數(shù)據(jù)源將成為一個(gè)單獨(dú)的列:

DataFrame.loc([行名]，[列名])

DataFrame.iloc([行號(hào)]python庫，[列號(hào)])

參考:

三，匯總圖

參考:

Python庫-------熊貓

本文來自電腦雜談，轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明本文網(wǎng)址：

http://www.pc-fly.com/a/jisuanjixue/article-267646-1.html

總結(jié)

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