Python實用乾貨 panda多方面處理資料

2021-10-25 10:21:43 字數 4758 閱讀 4475

padas是用於資料分析的最流行的python庫。它提供了高度優化的效能，後端源**純粹是用c或python。可以用來分析：series、dataframes。

series系列是在熊貓中定義的一維(1-d)陣列，可用於儲存任何資料型別。

**1：創作系列

# program to create series


# import panda library


import pandas as pd  


# create series with data, and index


a = pd.series(data, index = index)
標量值可以是整值、字串

python字典可以是鍵，值對

ndarray

可以通過series的兩個屬性，index 和 value  來分別獲取索引和值

obj.index


out[5]: rangeindex(start=0, stop=4, step=1)


obj.values


out[7]: array([2, 9, 5, 6], dtype=int64)
**2：當資料報含標量值時

# program to create series with scalar values  


# numeric data 


data =[1, 3, 4, 5, 6, 2, 9]   


# creating series with default index values 


s = pd.series(data)     


# predefined index values 


index =['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']  


# creating series with predefined index values 


si = pd.series(data, index)
輸出量：

**3：當資料報含字典時

# program to create dictionary series 


dictionary =  


# creating series of dictionary type 


sd = pd.series(dictionary)
輸出量:

**4：當資料報含ndarray時

# program to create ndarray series 


# defining 2darray 


data =[[2, 3, 4], [5, 6, 7]]   


# creating series of 2darray 


snd = pd.series(data)
輸出量:

series 索引的 name 和 值的 name(相當於這兩個向量的名字)

obj3.name


obj3.name="population"


obj3.index.name="ind"


obj3


out[23]: 


indb    2.0


a    1.0


d    nan


name: population, dtype: float64
dataframes是在熊貓中定義的由行和列組成的二維(2-d)資料結構。是乙個典型的**型資料，既有行索引，又有列索引。相當於乙個大字典，字典的鍵是列索引，字典的值是乙個series;  構成這些索引的每乙個值的series都是共用乙個 series 索引的。

**1：建立dataframe

# program to create dataframe


# import library


import pandas as pd   


# create dataframe with data


a = pd.dataframe(data)
在這裡，資料可以是：

乙個或多個字典

乙個或多個系列

2d-numpy ndarray

**2：當資料是字典時

# program to create data frame with two dictionaries


# define dictionary 1


dict1 =   


# define dictionary 2     


dict2 = 


# define data with dict1 and dict2


data =  


# create dataframe 


df = pd.dataframe(data)
輸出量:

dataframe 預設通過 列索引獲取乙個series;(在series中預設通過索引獲取乙個值)

df["popular"] 或者 df.popular


out[37]: 


0     8


1     9


2    10


3    11


name: popular, dtype: int64
**3：當資料是序列時

# program to create dataframe of three series 


import pandas as pd


# define series 1


s1 = pd.series([1, 3, 4, 5, 6, 2, 9])   


# define series 2       


s2 = pd.series([1.1, 3.5, 4.7, 5.8, 2.9, 9.3]) 


# define series 3


s3 = pd.series(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])     


# define data


data = 


# create dataframe


dfseries = pd.dataframe(data)


輸出量：


dataframe 通過 ix 間接獲取行向量，行向量也是乙個series，它的索引是原來df的列索引。


df.loc[2]


out[40]: 


cities       bj


year       2003


popular      10


name: 2, dtype: object


**4：當資料為2d-numpy ndarray時注：在建立2d陣列的dataframe時，必須維護乙個約束--2d陣列的維數必須相同。


# program to create dataframe from 2d array


# import library


import pandas as pd 


# define 2d array 1


d1 =[[2, 3, 4], [5, 6, 7]] 


# define 2d array 2


d2 =[[2, 4, 8], [1, 3, 9]] 


# define data


data =  


# create dataframe


df2d = pd.dataframe(data)


輸出量:
				
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