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Python數據分析 Pandas模塊 基礎數據結構與簡介(一)

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  • 2019-08-20
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簡介pandas入門簡介pandas組成=數據面板+數據分析工具poandas把數組分為3類一維矩陣:Series把ndarray強大在可以存儲任意數據類型可以專門處理時間

pandas 入門

簡介

pandas 組成 = 數據面板 + 數據分析工具

poandas 把數組分為3類

一維矩陣:Series 把ndarray強大在可以存儲任意數據類型可以專門處理時間數據

二維矩陣:DataFrame

三維面板數據:Panel

背景:為金融產品數據分析創建的,對時間序列支持非常好!

?

數據結構

導入pandas模塊

import pandas as pd

讀取csv文件,數據類型就是二維矩陣 DataFrame

df = pd.read_csv("路徑")type(df)

?

屬性和方法

類型:type(df)

維度:df.ndim

形狀: df.shape

大小:df.size

數據類型:a.dtypes

幫助:help(df)

索引操作

前N行:head(N)

后N行:tail(N)

第N行:df.loc[索引]

第3-7行:df.loc[2:8]

取任意行:df.loc[[1,3,5....]]

取某列:df["列名"] df.列名

取任意列:df[["列名1","列名2",...]]

?

?

簡單統計

摘要描述/簡介:df.describe()

一維.value_counts() 統計一維矩陣中數值出現的次數

比如:統計成績!!

最大:df["列名"].max()

最小:df["列名"].min()

平均:df["列名"].mean()

標準差:std()

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