Pandas读书报告

Pandas简介：
表格容器 pandas 是基于NumPy 的一种工具，改工具是为了解决数据分析任务而创建的。
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。
pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

一、生成数据表 
1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用：

import numpy as np
import pandas as pd

　2、导入CSV或者xlsx文件：

df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))
df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))

   3、用pandas创建数据表：

df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006], 
 "date":pd.date_range('20130102', periods=6),
  "city":['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING '],
 "age":[23,44,54,32,34,32],
 "category":['100-A','100-B','110-A','110-C','210-A','130-F'],
  "price":[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},
  columns =['id','date','city','category','age','price'])

二、数据表信息查看

1、维度查看：

df.shape

2、数据表基本信息（维度、列名称、数据格式、所占空间等）：

df.info()

3、每一列数据的格式：

df.dtypes

4、某一列格式：

 

df['B'].dtype

 

5、空值：

df.isnull()

6、查看某一列空值：

 

df.isnull()

7、查看某一列的唯一值：

df['B'].unique()