标签：df Series 笔记 DataFrame pd print pandas
【pandas】笔记
- 一、什么是pandas？
- 二、Series创建
- 二、Series索引与值
- 三、pandas之读取外部数据
- 四、pandas之DataFrame
- 五、pandas之loc、iloc
- 六、bool索到和缺失数据的处理
- 七、分组聚合
一、什么是pandas？
一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分PYTHON科学计算库的基础库，多用于在大型、多维数组上执行数值运算
二、Series创建
import pandas as pd
t1=pd. Series([1,2,31,12,3,4])
print(t1)
t2 = pd.Series([1,23,2,2,1],index=list("abcde"))
print(t2)
temp_dict = { "name" : "xiaohong", "age":30,"tel":10089}
t3 = pd.Series(temp_dict)
print(t3)
二、Series索引与值
print(t3.index)
print(t3.values)
三、pandas之读取外部数据
data= pd.read_csv( "./dongNames2.csv")print(df)
print(data)
四、pandas之DataFrame
Series一维，带标签数组
DataFrame二维,Series容器
pd. DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4))
pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4) ,index=list("abc"),columns=List("wXYz"))
d1 = { "name" : ["xiaoming " , "xiaogang"] , "age": [20,32], "tel": [10086,10010]}
t1=pd.DataFrame(d1)
print(t1)
DataFrame的基础属性
df.shape # 行数列数
df.dtypes # 列数据类型
df.ndim # 数据维度
df.index # 行索引
df.columns # 列索引
df.values # 对象值，二维ndarray数组
df.info() #展示df
df.describe()#快速综合统计结果︰计数，均值，标准差，最大值，四分位数，最小值
五、pandas之loc、iloc
df.loc通过标签索引行数据
df.iloc通过位置获取行数据
六、bool索到和缺失数据的处理
输出800<xxx<1000
print(df[(800<df["xxx"])&(df["xxx"]<1000)])
判断数据是否为NaN: pd.isnull(df),pd.notnulldf)
处理方式1:删除NaN所在的行列dropna(axis=0, how='any', inplace=False)
处理方式2:填充数据，t.fillna(t.mean()),t.fiallna(t.median()),t.fillna(O)
七、分组聚合
分组
grouped = df.groupby(by="Country")
print(grouped)
聚合
country_count = grouped[ "Brand" ].count()
print(country_count["US"])
标签：df,Series,笔记,DataFrame,pd,print,pandas 来源： https://blog.csdn.net/lushixuan12345/article/details/122049286
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