学习本教程前你需要了解
在开学习 Pandas 教程之前,我们需要具备基本的 Python 基础,如果你对 Python还不了解,可以阅读我们的教程:
Python 2.x 版本
Python 3.x 版本
Pandas 应用
Pandas 的主要数据结构是 Series (一维数据)与 DataFrame(二维数据),这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。
数据结构
Series 是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种Numpy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。
DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共同用一个索引)。
Pandas安装安装
pandas需要基础环境是Python,开始前我们假定你已经安装了Python和Pip。
使用pip安装pandas:
DataFrame 构造方法如下:
参数说明:
data:一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。
index:索引值,或者可以称为行标签。
columns:列标签,默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。
dtype:数据类型。
copy:拷贝数据,默认为 False。
Pandas DataFrame 是一个二维的数组结构,类似二维数组。
实例 - 使用列表创建
以下实例使用 ndarrays 创建,ndarray 的长度必须相同, 如果传递了 index,则索引的长度应等于数组的长度。如果没有传递索引,则默认情况下,索引将是range(n),其中n是数组长度。
ndarrays 可以参考:NumPy Ndarray 对象
实例 - 使用 ndarrays 创建
还可以使用字典(key/value),其中字典的 key 为列名:
实例 - 使用字典创建
没有对应的部分数据为 NaN。
Pandas 可以使用 loc 属性返回指定行的数据,如果没有设置索引,第一行索引为 0,第二行索引为 1,以此类推:
实例