Python Pandas教程介绍 _PythonPandas教程

本文概述

Python Pandas简介
Pandas的主要特点
Pandas的好处
Python Pandas数据结构
Python Pandas DataFrame
先决条件
听众
问题

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Python Pandas被定义为一个开源库, 可在Python中提供高性能的数据处理。本教程适用于初学者和专业人士。
【Python Pandas教程介绍】它用于Python中的数据分析, 由Wes McKinney在2008年开发。我们的教程提供了Python Pandas的所有基本和高级概念, 例如Numpy, 数据操作和时间序列。
Python Pandas简介 Pandas被定义为一个开源库, 可在Python中提供高性能的数据处理。Pandas的名称源自” 面板数据” 一词, 这表示来自多维数据的计量经济学。它用于Python中的数据分析, 由Wes McKinney在2008年开发。
数据分析需要大量处理, 例如重组, 清理或合并等。有多种工具可用于快速数据处理, 例如Numpy, Scipy, Cython和Panda。但是我们更喜欢Pandas, 因为与Pandas合作比其他工具更快, 更简单且更具表现力。
Pandas构建在Numpy软件包的顶部, 这意味着操作Numpy需要Pandas。
在Pandas之前, Python能够进行数据准备, 但是它仅提供了有限的数据分析支持。因此, Pandas崭露头角, 并增强了数据分析的功能。无论数据的来源如何, 它都可以执行处理和分析数据所需的五个重要步骤, 即加载, 操作, 准备, 建模和分析。
Pandas的主要特点

它具有快速有效的DataFrame对象, 具有默认索引和自定义索引。
用于重塑和旋转数据集。
按数据分组以进行汇总和转换。
它用于数据对齐和丢失数据的集成。
提供时间序列的功能。
处理不同格式的各种数据集, 例如矩阵数据, 表格异构数据, 时间序列。
处理数据集的多种操作, 例如子集, 切片, 过滤, groupBy, 重新排序和重新整形。
它与其他库(如SciPy和scikit-learn)集成。
提供快速的性能, 如果你想加快速度, 甚至可以使用Cython。

Pandas的好处与使用其他语言相比, Pandas的好处如下：

数据表示：它以适合于通过其DataFrame和Series进行数据分析的形式表示数据。
清晰的代码：Pandas的清晰的API使你可以专注于代码的核心部分。因此, 它为用户提供了清晰简洁的代码。

Python Pandas数据结构 Pandas提供了两种用于处理数据的数据结构, 即Series和DataFrame, 下面将进行讨论：
1)系列
它被定义为能够存储各种数据类型的一维数组。系列的行标签称为索引。我们可以使用” series” 方法轻松地将列表, 元组和字典转换为series。Series不能包含多列。它具有一个参数：
数据：可以是任何列表, 字典或标量值。
从数组创建序列：
在创建系列之前, 首先, 我们必须导入numpy模块, 然后在程序中使用array()函数。

import pandas as pd import numpy as np info = np.array(['P', 'a', 'n', 'd', 'a', 's']) a = pd.Series(info) print(a)

输出

0P 1a 2n 3d 4a 5s dtype: object

说明：在这段代码中, 首先, 我们导入了带有pd和np别名的pandas和numpy库。然后, 我们获取了一个名为” info” 的变量, 该变量由一些值的数组组成。我们已经通过Series方法调用了info变量, 并将其定义为” a” 变量。该系列已通过调用print(a)方法进行打印。
Python Pandas DataFrame 它是Pandas的一种广泛使用的数据结构, 可与带有标记轴(行和列)的二维数组一起使用。 DataFrame被定义为存储数据的标准方式, 并具有两个不同的索引, 即行索引和列索引。它包含以下属性：

这些列可以是异构类型, 例如int, bool等。
它可以看作是Series结构的字典, 其中行和列都被索引了。如果是列, 则表示为” 列” ；如果是行, 则表示为” 索引” 。

使用列表创建一个DataFrame：
我们可以使用list轻松在Pandas中创建一个DataFrame。

import pandas as pd # a list of strings x = ['Python', 'Pandas']# Calling DataFrame constructor on list df = pd.DataFrame(x) print(df)

输出

0 0Python 1Pandas

说明：在此代码中, 我们定义了一个名为” x” 的变量, 它由字符串值组成。在列表上调用DataFrame构造函数以打印值。
先决条件在学习Python Pandas之前, 你应该对计算机编程术语和任何编程语言都有基本的了解。
听众我们的Python Pandas教程旨在帮助初学者和专业人士。
问题我们保证你不会在本Python Pandas教程中找到任何问题。但是, 如果有任何错误, 请在联系表格中发布问题。