python之panda模块1

曾经终败给现在 2023-10-04 12:29 65阅读 0赞

Python是一门实现数据可视化很好的语言，他们里面的很多库可以很好的画出图形，形象明了。

今天我们就来说说:Pandas数据分析核心支持库

### 初识Pandas： ###

**Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。**  
Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。

Pandas 名字衍生自术语 “panel data”（面板数据）和 “Python data analysis”（Python 数据分析）。

Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算），其次数series，还有一个DataFrame，这三个比较常用。

Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。

Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。

Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

### Pandas的主体： ###

Pandas 的主要数据结构是 Series （一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。

Series:**带标签的一维同构数组**，一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种Numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。  
DataFrame：**带标签，大小可变，二维异构表格**。一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。

### Pandas的安装： ###

终端输入，如果你跟我一样使用Anaconda中的Jupyter进行代表编写的话，也可以在Anaconda的终端里输入，之后就可以直接用了，他是Python中的一个库，使用不需要安装什么其他软件，拥有Python编译器即可。

pip install pandas

### Pandas的应用： ###

**1：导入pandas库**

import pandas as pd

**2：pandas之series**  
Pandas Series 类似表格中等一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型 Series 由索引（index）和列组成，函数如下：

pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

参数说明：

data：一组数据(ndarray 类型)。

index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。

dtype：数据类型，默认会自己判断。

name：设置名称。

copy：拷贝数据，默认为 False。

**Demo:**  
*FIrst：*

import pandas as pd
    
    a = ["shimmer", "zhuzhu", "recently祝祝"]
    
    myvar = pd.Series(a)
    
    print(myvar)

代码结果：  
![在这里插入图片描述][2021050322330112.png]  
*Second：可修改索引值、*  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70]

*Third:使用字典创建， key/value 对象，类似字典来创建 Series*  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
*Fourth:可以通过索引值的指定来取值*  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

**3:pandas之Dataframe**  
DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
DataFrame 构造方法如下：

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

参数说明：

data：一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。

index：索引值，或者可以称为行标签。

columns：列标签，默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。

dtype：数据类型。

copy：拷贝数据，默认为 False。

**Demo:**  
*First:指定列标*  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

Second：列分开插入,通过字典的形式创建  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
*Third：使用字典（key/value），其中字典的 key 为列名:*  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]  
fourth:通过loc取值，类似于列表里x,index【number】取值  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
Fifth:可以返回多行数据，使用 \[\[ … \]\] 格式，… 为各行的索引，以逗号隔开：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
*Sixth:指定索引值*  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
Seventh:取指定索引值  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

本篇就到这吧，希望看完这篇文章对你有用。

一步一步提升，稳赢！！！  
很多时候都明白一个道理，越是求速成，越是求而不得，就越着急，越迷茫。so，脚踏实地，方能仰望星空！！！

[2021050322330112.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/2021050322330112.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/2021050322342655.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210503223804812.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210503224108180.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210503224616142.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210503230107310.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210503230527612.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210503230648403.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210503230905670.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210503231136478.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210503231320701.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: https://img-blog.csdnimg.cn/20210503231446165.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NjU2MDc3,size_16,color_FFFFFF,t_70