Pandas核心用法 Pandas核心用法

Numpy和Pandas
- Numpy科学计算
- Pandas数据分析
安装jupyter notebook
Numpy语法
- 创建和基本使用
- 切片索引
- 布尔索引
- 对位运算
- 矩阵的乘除
- 其他方法
Pandas语法
- Pandas-Series
- Pandas-Dataframe
  - 读取文件
- Pandas数据清洗

Numpy和Pandas
Numpy科学计算 Numpy 是一个专门用于矩阵化运算、科学计算的开源Python
Pandas数据分析 pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数
pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库灵活的数据处理功能
pandas含有使数据分析工作变得更快更简单的高级数据结构和操作工具，它是基于Numpy构建的，有很多操作是类似的
安装jupyter notebook
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Numpy语法
【Pandas核心用法】基本数据结构 ndarray，是一个二维矩阵
创建和基本使用

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切片索引

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布尔索引

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对位运算指 ndarray 进行加减乘除运算时，使对应位置的数值进行加减乘除运算

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矩阵的乘除

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其他方法

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Pandas语法
Pandas-Series Series是一种类似于一维数组的对象，由数据(各种NumPy数据类型)以及与之相关的数据标签(即索引)组成
可以通过字典构建Series对象，Series对象的索引也是可以修改的

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Pandas-Dataframe 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、布尔值等)
DataFrame既有行索引也有列索引，可以看做由Series组成的字典

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读取文件

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Pandas数据清洗 1.加载数据

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2.处理缺失数据
2.1 添加默认值

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2.2 删除不完整的行

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2.3 改变不完整的列

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2.4 删除不完整的列
我们可以上面的操作应用到列上。我们仅仅需要在代码上使用 axis=1 参数。这个意思就是操作列而不是行。
(我们已经在行的例子中使用了 axis=0，因为如果我们不传参数 axis，默认是axis=0）
删除一整列为NA的列：:data.dropna(axis=1, how='all')
删除任何包含空值的列：data.dropna(axis=1,how='any')