




版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
第四章使用pandas進行數(shù)據(jù)對象構建和數(shù)據(jù)運算
任務4.1構建數(shù)據(jù)對象Pandas介紹Pandas的主要數(shù)據(jù)結構構建Series對象查看Series對象屬性構建DataFrame對象查看DataFrame對象屬性查看DataFrame和Series關系創(chuàng)建Index對象Pandas介紹NumPy是Python中科學計算的基礎包,主要用于對多維數(shù)組執(zhí)行計算,幫助我們輕松進行數(shù)值計算。pandas基于numpy,除了處理數(shù)值之外,還能夠幫助我們處理字符串、時間序列等其他類型的數(shù)據(jù)。Pandas
是
Python的核心數(shù)據(jù)分析支持庫,提供了快速、靈活、明確的數(shù)據(jù)結構,旨在簡單、直觀地處理關系型、標記型數(shù)據(jù)。
Pandas的主要數(shù)據(jù)結構
Pandas的主要數(shù)據(jù)結構是
Series(一維數(shù)據(jù))與
DataFrame(二維數(shù)據(jù)),數(shù)據(jù)分析相關的所有事務都是圍繞這兩種數(shù)據(jù)結構進行的。Series
是帶標簽的一維數(shù)組,可存儲整數(shù)、浮點數(shù)、字符串、Python對象等類型的數(shù)據(jù)。Series主要由一組數(shù)據(jù)和與之相關的索引兩部分構成,如圖Series對象結構。索引可以是名字,默認是數(shù)據(jù)的下標。而numpy的多維數(shù)組一般是同質的,數(shù)組的索引只能是下標。Series對象是一維數(shù)組結構,操作上與NumPy中的一維數(shù)組ndarray類似。Series對象結構Pandas的主要數(shù)據(jù)結構DataFrame
是由多種類型的列構成的二維標簽數(shù)據(jù)結構,類似于Excel、SQL表,或Series對象構成的字典。DataFrame類似numpy的二維數(shù)組,與二維數(shù)組的主要區(qū)別是,DataFrame既有行索引,也有列索引,不僅可以通過位置(下標)索引訪問數(shù)據(jù),還可以通過標簽(名稱)索引訪問數(shù)據(jù),也就是說可以通過行索引標簽名和列索引標簽名訪問數(shù)據(jù),而二維數(shù)組只能通過行位置索引和列位置索引訪問數(shù)據(jù)。另外一個主要區(qū)別是DataFrame的各列可以是不同的數(shù)據(jù)類型,而二維數(shù)組各列是相同的數(shù)值型。DataFrame對象結構構建Series對象pd.Series(data=None,index=None,dtype=None)參數(shù):data:傳入的數(shù)據(jù),可以是ndarray、list等index:索引,與數(shù)據(jù)的長度相等。如果沒有傳入索引參數(shù),則默認會自動創(chuàng)建一個從0-N的整數(shù)索引。dtype:數(shù)據(jù)的類型構建Series對象用一維ndarray數(shù)組創(chuàng)建Series對象。用字典創(chuàng)建Series對象。鍵值對中的“鍵”是用來作為Series對象的索引,鍵值對中的“值”作為Series對象的數(shù)據(jù)。構建Series對象用標量值創(chuàng)建Series對象,Series按索引長度重復該標量值用列表創(chuàng)建Series對象查看Series對象的屬性s.shape:Series對象的形狀。s.dtype:Series對象的數(shù)據(jù)數(shù)組中的數(shù)據(jù)類型。s.values:Series對象的數(shù)據(jù)數(shù)組s.index:Series對象的數(shù)據(jù)數(shù)組的索引:Series對象名:索引對象名構建DataFrame對象pd.DataFrame(data=None,index=None,columns=None)參數(shù):index:行標簽。如果沒有傳入索引參數(shù),則默認會自動創(chuàng)建一個從0-N的整數(shù)索引。columns:列標簽。如果沒有傳入索引參數(shù),則默認會自動創(chuàng)建一個從0-N的整數(shù)索引。通過已有數(shù)據(jù)創(chuàng)建構建DataFrame對象用多維數(shù)組創(chuàng)建DataFrame構建DataFrame對象用Series字典或字典創(chuàng)建DataFramedata={"name":{'one':"Jack",'two':"Mary",'three':"John",'four':"Alice"},"age":{'one':10,'two':20,'three':30,'four':40},"weight":{'one':30,'two':40,'three':50,'four':65}}構建DataFrame對象用一維數(shù)組字典創(chuàng)建DataFrame構建DataFrame對象用列表字典生成DataFrame查看DataFrame對象屬性shape:DataFrame對象的形狀index:DataFrame的行索引列表columns:DataFrame的列索引列表values:DataFrame對象中的數(shù)據(jù),
NumPy二維數(shù)組查看DataFrame和Series關系DataFrame的每一列都是一個Series,DataFrame的每一行都是一個Series。創(chuàng)建Index對象存儲軸標簽的數(shù)據(jù)結構是IndexDataFrame,行標簽(即行索引)和列名稱(即列索引)都是Index對象Series,行索引是Index對象。小結Pand
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- DB36-T1721-2022-龍回紅臍橙栽培技術規(guī)程-江西省
- 人事培訓方案
- 2025學年南通市崇川區(qū)高二年級下學期期末數(shù)學試卷(導數(shù)綜合題)解析
- 2025年托福口語獨立任務思路拓展卷:實戰(zhàn)演練與思維訓練
- 2025年統(tǒng)計學專業(yè)期末考試:統(tǒng)計質量管理理論實踐試題集精煉試題
- 2025年考研英語(二)翻譯(漢譯英)專項卷:哲學思想翻譯深度解析
- 2025年高中地理選修三-旅游資源開發(fā)與規(guī)劃全真模擬試題及解析
- 2025年注冊測繪師測繪綜合能力模擬試卷(大地測量與工程測量專題)大地水準面擬合技巧解析
- 2025年物理碗模擬試題:熱力學系統(tǒng)與熱機效率試卷
- 2025年Delphi新手指南試題及答案
- TTJSFB 002-2024 綠色融資租賃項目評價指南
- 2024年江蘇省鎮(zhèn)江市中考化學試卷(含答案解析)
- 黃金卷06(解析版)-【贏在高考·黃金8卷】備戰(zhàn)2024年高考生物模擬卷(河北專用)
- 2024架空平行集束絕緣導線低壓配電線路設計與施工規(guī)程
- 中國高血壓防治指南(2024年修訂版)核心要點解讀
- 擴心病的護理查房
- 2024年江蘇省南京玄武區(qū)八下英語期末考試試題含答案
- 2024-2030年中國桑蠶絲市場消費需求潛力與前景競爭優(yōu)勢分析研究報告
- 汛期安全隱患重點排查清單
- 大廳租賃合同范本
- 四川省成都市青羊區(qū)2024年四年級數(shù)學第二學期期末調研試題含解析
評論
0/150
提交評論