pandas(一)

01.功能

1.具备对齐功能的数据结构Series和DataFrame

Series-一维数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据标签（索引）组成。

1.1 创建

函数格式：pd.series([......], index = 【】)--标签可以是数字或字符串，默认情况为创建整数索引

其它创建方式：指定标签、以字典方式

重要参数：values-取值数组；index-索引数组；

1.2导入数据

import pandas as pd
df=pd.read_csv('path',header=0)

从csv文件中读取数据，并将他们存入dataframe中。只需要调用read_csv函数，其中csv文件的路径‘path’作为函数参数。header关键字告诉Pandas这些数据是否有列名，header=0，表示在第一行。如果没有列名，可将其置为None。当然，可以省略这一关键字。

1.3对数据的操作

快速查看导入的数据

df.head(x)--查看前x行

df.tail(x)--查看后x行

df.columns=['column_name']--按名称查看某列

len(df)-查看数据行数

pd.options.display.float_format='{:,.3f}'.format
df.describe()

 

1.2 series在pandas模块下的特性

特性1：属性和方法

字典功能，例如：

series_1=Series([4,7,-2,8]
index=(['b','c','a','d'])

'b' in series_1
output: True

list(series)
output:[4, 7, -2, 8]

list(series_1.iteritems())
output:[('b', 4), ('c', 7), ('a', -2), ('d', 8)]

 

 

 

DataFrame-表格型的数据结构（二维数据结构），含有一组有序的列。可以视为由Series组成的字典，并且共用一个索引。

 

2.集成时间序列功能

3.提供丰富的数学运算和操作

4.灵活处理缺失数据