Pandas學習筆記（3） 資料訪問與視覺化

pandas支援包含csv，excel，hdf，sql，json，html，stata，sas，clipboard，pickle等格式的資料檔案儲存，以統一的命名風格訪問，以csv為例

pd.read_csv()

pd.to_csv()

matplotlib 是python自帶的繪圖工具包，功能十分強大，在使用pandas進行資料分析時往往需要進行資料視覺化，在此只記錄最基本的用法。

import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.dataframe(np.random.randn(100,2),columns=list("xy"))

pd.plot()

基本的線性繪圖函式，可以通過引數指定繪製的顏色、線型

具體引數可參閱這裡

pd.plot.scatter()散點圖繪製方法，需要指定x，y座標軸

除此之外，還可以用來繪製條形圖、餅圖、直方圖等統計影象，在此不作介紹

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import numpy as np import pandas as pd obj2 pd.series 4,7,5,3 index d b a c obj2 out 99 d 4 b 7 a 5 c 3 dtype int64 a b pd.series a bout 102 a 1 b 2 c...

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1 建立物件，瀏覽資料 建立物件，瀏覽資料 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 建立series s pd.series 1,2,4,6,np.nan,9,10 index list abcde...

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1.series 類似numpy中的一維陣列,表示為索引 從0開始 和值。建立 import pandas as pd,numpy as np s1 pd.series np.arange 10 s2 pd.series 12 2,5 s3 pd.series 含有的屬性 s1.values s1....