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python_pandas學(xué)習(xí)

codercao / 2999人閱讀

摘要：的名稱來自于面板數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析。以下的內(nèi)容主要以為主。終端輸入導(dǎo)入相關(guān)模塊是一種類似于一維數(shù)組的對象，它由一組數(shù)據(jù)各種數(shù)據(jù)類型以及一組與之相關(guān)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽即索引組成。如果僅傳入一個序列，則會重新索引行函數(shù)的參數(shù)參數(shù)說明用作索引的新序列。

原文鏈接

numPy pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹
簡介

Pandas [1] 是python的一個數(shù)據(jù)分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月開發(fā)，并于2009年底開源出來，目前由專注于Python數(shù)據(jù)包開發(fā)的PyData開發(fā)team繼續(xù)開發(fā)和維護(hù)，屬于PyData項目的一部分。Pandas最初被作為金融數(shù)據(jù)分析工具而開發(fā)出來，因此，pandas為時間序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名稱來自于面板數(shù)據(jù)（panel data）和python數(shù)據(jù)分析（data analysis）。panel data是經(jīng)濟(jì)學(xué)中關(guān)于多維數(shù)據(jù)集的一個術(shù)語，在Pandas中也提供了panel的數(shù)據(jù)類型。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

Series：一維數(shù)組，與Numpy中的一維array類似。二者與Python基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)List也很相近，其區(qū)別是：List中的元素可以是不同的數(shù)據(jù)類型，而Array和Series中則只允許存儲相同的數(shù)據(jù)類型，這樣可以更有效的使用內(nèi)存，提高運算效率。

Time- Series：以時間為索引的Series。

DataFrame：二維的表格型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。很多功能與R中的data.frame類似?？梢詫ataFrame理解為Series的容器。以下的內(nèi)容主要以DataFrame為主。

Panel ：三維的數(shù)組，可以理解為DataFrame的容器。

終端輸入

Jupyter Notebook

導(dǎo)入相關(guān)模塊

import numpy as np
import pandas as pd 
from pandas import Series, DataFrame
Series

Series是一種類似于一維數(shù)組的對象，它由一組數(shù)據(jù)（各種NumPy數(shù)據(jù)類型）以及一組與之相關(guān)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽（即索引）組成。

實質(zhì)上是創(chuàng)建了一個 Series 對象，這也就說明了為什么會有index和values.

Series自定義索引

Series自定義索引的另一種方法

在這里就引入另一個概念“自動對齊”。自定義的索引會自動去尋找原來的索引，如果一樣的，就取出原來索引對應(yīng)的值。

在 Pandas 中，如果沒有值，都對齊賦給 NaN。

當(dāng)然上面的代碼也可以寫成這樣

Series判斷值是否為空

DataFrame

一個Datarame表示一個表格，類似電子表格的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包含一個經(jīng)過排序的列表集，它們沒一個都可以有不同的類型值（數(shù)字，字符串，布爾等等）。Datarame有行和列的索引；它可以被看作是一個Series的字典（每個Series共享一個索引）。

構(gòu)建DataFrame最常用的方法——直接傳入一個由等長列表或NumPy數(shù)組組成的字典

如果指定了列序列，則DataFrame的列就會按照指定的順序進(jìn)行排列

如果傳入的列在數(shù)據(jù)中找不到，就會產(chǎn)生NAN值

通過行、列進(jìn)行獲取

通過類似字典標(biāo)記的方式或?qū)傩缘姆绞?，可以將DataFream的列獲取為一個Series:

同理行也可以通過位置或名稱的方式進(jìn)行獲取

基本功能
重新索引

Series的reindex將會根據(jù)新索引進(jìn)行,如果某個索引值當(dāng)前不存在，就引入缺失值

reindex的method選項

ffill或pad 向前填充值

bfill或backfill 向后填充值

對于DataFrame，reindex可以修改行、列或者兩個都可以修改。如果僅傳入一個序列，則會重新索引行

reindex函數(shù)的參數(shù)

參數(shù) 說明
index 用作索引的新序列。既可以是index實例，也可以是其他序列型python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
method 插值方式
fill_value 在重新索引過程中，需要引入缺失值時使用的代替值
limit 前向或后向填充時的最大填充量
level 在Multilndex的指定級別上匹配簡單索引，否則選取其子集
copy 默認(rèn)為true,無論如何都復(fù)制；如果為false，則新舊相等就不復(fù)制
索引、選取和過濾
類型 說明
obj[val] 選取DataFrame的單個列或一組列。在一些特殊的情況下會比較便利：布爾型數(shù)組（過濾行）
obj.ix[val] 選取DataFrame的單個行或一組行
obj.ix[:,val] 選取單個列或列子集
obj.ix[val1,val2] 同時選取行和列
reindex方法 將一個或多個軸匹配到新索引
xs方法 根據(jù)標(biāo)簽選取單行或單列，并返回一個Series
icol、irow方法 根據(jù)整數(shù)位置選取單行或單列，并返回一個Series
get_value、set_value方法 根據(jù)行標(biāo)簽或列標(biāo)簽選取單個值

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