Python数据分析 Pandas模块基础数据结构与简介(一)

2024-09-04 18:14:08

pandas 入门

简介

pandas 组成 = 数据面板 + 数据分析工具
poandas 把数组分为3类
- 一维矩阵：Series 把ndarray强大在可以存储任意数据类型可以专门处理时间数据
- 二维矩阵：DataFrame
- 三维面板数据：Panel
背景：为金融产品数据分析创建的，对时间序列支持非常好！

数据结构

导入pandas模块

import pandas as pd

读取csv文件，数据类型就是二维矩阵 DataFrame

df = pd.read_csv('路径')
type(df)

属性和方法
- 类型：type(df)
- 维度：df.ndim
- 形状: df.shape
- 大小：df.size
- 数据类型:a.dtypes
- 帮助：help(df)

索引操作

前N行：head(N)
后N行：tail(N)
第N行：df.loc[索引]
第3-7行：df.loc[2:8]
取任意行：df.loc[[1,3,5....]]
取某列：df['列名'] df.列名
取任意列：df[['列名1','列名2'，...]]

简单统计

摘要描述/简介：df.describe()
一维.value_counts() 统计一维矩阵中数值出现的次数
- 比如：统计成绩！！
最大：df['列名'].max()
最小：df['列名'].min()
平均：df['列名'].mean()
标准差：std()

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