2.7 毕业设计

1.pandas

类似于字典形式的numpy

s = pd.Series([1,3,6,np.nan,44,1])
s
0  1.0
1  3.0
2  6.0
...

 

#创建dataframe
dates = pd.date_range('20160101',periods=6)

df = pd.DateFrame(np.random.randn(6,4),index = dates,columns=[a,b,c,d])
#数据是第一个 index是行 columns是列

df1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
df1
  0 1 2 3
0 0 1 2 3
1 4 5 6 7
2 8 9 10 11

df2 = pd.DataFrame({'A:1},
                               'B':pd.asdas,
                               'C':asdsad})
#A代表行的0  B行的代表1

df2.dtypes
#反映出维度
#以及类型

df2.index
#输出所有列的标记 0 1 2 3
df2.columns
df2.values
#输出array

df2.describe()
#计算平均值方差最小值最大值等等

df2.T
#当作矩阵来看
#行变成列，列变成行
df.sort_index(axis=1,ascending=False)
#1对行排序  0对列排序 倒序

df2.sort_values(by='E')
#指定哪一列排序内部排序

莫烦python P15

存储或调用数据

data = pd.read_csv('asd.csv')
#自动加一个索引

#存储
data.to_pickle('student.pickle')

1、是否保留列名 header: Whether to write out the column names (default True)

df.to_csv(‘path/Result.csv’,header=0) #不保存列名

2、是否保留行索引 index: whether to write row (index) names (default True)

df.to_csv(‘path/Result1.csv’,index=0) #不保存行索引

3、读取csv

test=pd.read_csv(“path/xxx.csv”)