文章目录
- numpy ＆ Pandas
-
- ndarray
-
- array创建方法
- ndarray访问和修改
- ndarray删除和插入
- ndarray切片
- ndarray过滤
- ndarray集合运算
- ndarray运算与广播
- Pandas
-
- Series
-
- 创建Series
- Serie访问、修改和删除
- DataFrame
-
- 创建和保存dataframe
- 读取csv为dataframe并查看
- 访问、修改和删除dataframe
- 缺失值NaN
- dataframe分组
- apply进行批量操作
- pd.concat()
- pd.get_dummies()
- dtype,astype,type
numpy ＆ Pandas ndarray ndarray:存放相同类型元素的多维数组，每个元素在内存中有相同存储大小的区域。
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array创建方法
np.array[1,2,3,4,5,6]
np.arange(6)np.arange(2,8, step=2，dtype = np.int64) #可限定范围和步长，指定dtype
np.ones((2,2))#全为1的矩阵
np.zeros((2,2))#全为0的矩阵
np.eye(3)#n维单位矩阵
np.random.rand(size)#[0,1）的随机值
np.random.randn(size) #返回值具有标准正态分布
np.random.randint(low,high,size) #[low,high)的随机整数组成的矩阵
x.reshape(3,2)#变更shape
np.save('filename',x)
np.load('filename.npy')
ndarray访问和修改
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ndarray删除和插入
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ndarray切片
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ndarray过滤
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ndarray集合运算
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ndarray运算与广播
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Pandas Series
Series是一个类似于array的一维对象，与array不同的是，Series的每一个元素都可以给它分配索引标签
创建Series
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Serie访问、修改和删除 loc：通过index索引访问
iloc：通过行号索引访问
loc是指location的意思，iloc中的i是指integer
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DataFrame
创建和保存dataframe
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读取csv为dataframe并查看
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.head()
.describe()
.info()
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访问、修改和删除dataframe 【python|numpy，pandas学习笔记】
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缺失值NaN NaN与任何值做比较计算都是false，甚至和NaN==NaN也是false
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dataframe分组
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apply进行批量操作
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分段制作交叉表
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pd.concat()
pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,
keys=None, levels=None, names=None, verify_integrity=False)
输入的objs需要为dataframe组成的列表
pd.get_dummies()
pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep=’_’, dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False)
需要制定生成列名的前缀，prefix=
dtype,astype,type
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