Pandas入門 DataFrame的簡單應用

2021-07-30 12:14:46 字數 2613 閱讀 1354

pandas是為了解決資料分析任務而建立的，納入了大量庫和一些標準的資料模型。在python環境下我們經常會使用到pandas去進行資料統計，而dataframe簡單的描述成資料框，是一種組織方式，我們看看如何使用dataframe。
1、首先引入pandas和numpy兩個包，pandas依賴於numpy。

import numpy as np


import pandas as pd
建立乙個時間索引，索引即每一行資料的id,為唯一值。

date=pd.date_range('20170401',periods=6)


print(date)
結果為:

datetimeindex(['2017-04-01', '2017-04-02', '2017-04-03', '2017-04-04',


'2017-04-05', '2017-04-06'],


dtype='datetime64[ns]', freq='d')
2、建立6*4的資料，random用於建立隨機數，引數表示行數和列數，date是上面建立的索引列。

df=pd.dataframe(np.random.randn(6,4),index=date,columns=list('abcd'))


print(df)
結果為：

a         b         c


d2017-04-01 -1.174146


0.981851


0.054070 -0.304046


2017-04-02 -0.670757 -0.621248 -0.320604 -0.368905


2017-04-03 -0.008907


0.288560 -0.086716


1.601499


2017-04-04 -0.903410 -0.884107 -0.125471 -0.032931


2017-04-05 -0.589219 -0.561077 -0.994943 -0.001721


2017-04-06


1.503975


1.008683


0.631483 -0.713936
3、可以使用dtypes檢視各行的資料格式

print(df.dtypes)


a    float64


b    float64


c    float64


d    float64


dtype: object
4、使用head檢視前幾行的資料（預設前5行）

df.head()


#檢視前3行


df.head(3)
使用tail檢視後幾行的資料，使用同head。

5、檢視資料框的索引（index）、列名（columns）、資料值（values）、描述性（describe）

df.index/df.columns/df.values/df.describe
6、使用t進行轉置資料，即行列轉換。

df.t


2017-04-01


2017-04-02


2017-04-03


2017-04-04


2017-04-05


2017-04-06


a   -1.056570   -1.314146   -0.882650   -0.081214   -0.061534   -0.558024


b    0.221840


0.915488   -0.689384   -0.707948


0.791983   -0.300867


c   -0.572469   -0.987231   -1.123992


0.332304   -0.476678   -0.409462


d0.582291


0.012441


0.834482   -0.665694


0.765196   -0.020418
7、使用sort進行資料排序

df.sort(columns='a')


a         b         c


d2017-04-05 -0.799361 -0.591627 -0.367348


0.268359


2017-04-04 -0.397003 -0.758888 -2.324696


1.310242


2017-04-01 -0.295905 -0.396839 -1.106580


1.013233


2017-04-03 -0.139464 -0.034839 -0.203179 -1.438849


2017-04-02


0.326524


0.922449


0.199526


0.217041


2017-04-06


0.376355


0.259185 -1.090140


0.060581

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