初探pandas 安裝和了解pandas資料結構

2021-10-07 18:04:30 字數 3699 閱讀 7185

通過python pip安裝pandas

pip install pandas
pandas常用資料結構包括：series和dataframe

series是一種一維的陣列型物件，包含乙個值序列（與numpy中的資料型別相似），資料標籤（稱為索引（index））。

import pandas as pd


# 建立series物件


obj=pd.series([4


,5,6


,7])


print


(obj)
0    4


1    5


2    6


3    7


dtype: int64
左邊為索引，右邊為值，預設索引從0到n-1（n為資料長度），可以通過values屬性和index屬性分別獲得series物件的值和索引

print


(obj.values)
array([4, 5, 6, 7], dtype=int64)
print


(obj.index)
rangeindex(start=0, stop=4, step=1)
# 自定義索引序列


obj2=pd.series([4


,5,6


,7],index=


['a'


,'b'


,'d'


,'e'])


print


(obj2,


'\n'


)# 輸出索引


print


(obj2.index)
a    4


b    5


d    6


e    7


dtype: int64 


index(['a', 'b', 'd', 'e'], dtype='object')
series物件可以使用標籤來進行索引

# 輸出索引為b的元素


print


(obj2[


'b']


)# 輸出索引為a，d，e的元素


print


('* '*10


)print


(obj2[


['a'


,'d'


,'e']]


)
5


* * * * * * * * * * 


a    4


d    6


e    7


dtype: int64
series物件也能使用布林值進行過濾

# 輸出值大於5的元素


print


(obj2[obj2>5]


)
d    6


e    7


dtype: int64
dataframe表示矩陣的資料表，包含已排序的列集合，每一列可以是不同的的值型別（數值、字串、布林值等）

dataframe既有行索引，也有列索引，可以被視為乙個共享相同索引的series的字典

# 建立dataframe物件


data=


frame=pd.dataframe(data)


print


(frame)
age name  height


0   18    a     180


1   18    b     180


2   18    c     180


3   20   aa     182


4   20   bb     182


5   20   cc     182
dataframe也可以用columns引數指定列索引順序排列

frame=pd.dataframe(data,columns=


['name'


,'age'


,'height'])


print


(frame)
name  age  height


0    a   18     180


1    b   18     180


2    c   18     180


3   aa   20     182


4   bb   20     182


5   cc   20     182
如果傳的列引數不在字典中，將會出現缺失值

frame=pd.dataframe(data,columns=


['name'


,'age'


,'height'


,'addition'])


print


(frame)


print


(frame.columns)
name  age  height addition


0    a   18     180      nan


1    b   18     180      nan


2    c   18     180      nan


3   aa   20     182      nan


4   bb   20     182      nan


5   cc   20     182      nan


index(['name', 'age', 'height', 'addition'], dtype='object')
dataframe的一列可以按字典型標記或屬性那樣索引為series

frame=pd.dataframe(data,columns=


['name'


,'age'


,'height'])


print


(frame[


'name'])


print


(frame.age)
0     a


1     b


2     c


3    aa


4    bb


5    cc


name: name, dtype: object


0    18


1    18


2    18


3    20


4    20


5    20


name: age, dtype: int64
行也可以通過位置或特殊屬性loc進行索引

frame=pd.dataframe(data,columns=


['name'


,'age'


,'height'])


print


(frame.loc[2]


)
name        c


age        18


height    180


name: 2, dtype: object

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