非常全面的Pandas入門教程

2022-06-23 17:45:11 字數 3322 閱讀 7363

pandas是基於numpy的一種資料分析工具，在機器學習任務中，我們首先需要對資料進行清洗和編輯等工作，pandas庫大大簡化了我們的工作量，熟練並掌握pandas常規用法是正確構建機器學習模型的第一步。

如何安裝pandas

如何匯入pandas庫和查詢相應的版本資訊

pandas資料型別

series教程

dataframe教程

小結最常用的方法是通過anaconda安裝，在終端或命令符輸入如下命令安裝：

conda install pandas
若未安裝anaconda，使用python自帶的包管理工具pip來安裝：

pip install pandas

import numpy as np   #


pandas和numpy常常結合在一起使用，匯入numpy庫


import pandas as pd  #


匯入pandas庫


print(pd.__version__) #


列印pandas版本資訊


#> 0.23.4
pandas包含兩種資料型別：series和dataframe。

series是一種一維資料結構，每乙個元素都帶有乙個索引，與一維陣列的含義相似，其中索引可以為數字或字串。series結構名稱：

|索引列|資料列

dataframe是一種二維資料結構，資料以**形式（與excel類似）儲存，有對應的行和列。dataframe結構名稱：

如何從列表，陣列，字典構建series

mylist = list('


abcedfghijklmnopqrstuvwxyz


')   #


列表myarr = np.arange(26)                          #


陣列mydict = dict(zip(mylist, myarr))             #字典#


構建方法


ser1 =pd.series(mylist)


ser2 =pd.series(myarr)


ser3 =pd.series(mydict)


print(ser3.head())                 #


列印前5個資料


#>  a    0


b    1c    2d    4e    3dtype:int64
如何使series的索引列轉化為dataframe的列

mylist = list('


abcedfghijklmnopqrstuvwxyz')


myarr = np.arange(26)


mydict =dict(zip(mylist, myarr))


ser =pd.series(mydict)


#series轉換為dataframe


df =ser.to_frame()


#索引列轉換為dataframe的列


df.reset_index(inplace=true)


print


(df.head())


#>      index  0


0     a  0


1     b  1


2     c  2


3     e  3


4     d  4
如何結合多個series組成dataframe

#


構建series1


ser1 = pd.series(list('


abcedfghijklmnopqrstuvwxyz


')) 


#構建series2


ser2 = pd.series(np.arange(26))


#方法1，axis=1表示列拼接，0表示行拼接


df = pd.concat([ser1, ser2], axis=1)


#與方法1相比，方法2設定了列名


df = pd.dataframe()


print


(df.head())


#>      col1  col2


0    a     0


1    b     1


2    c     2


3    e     3


4    d     4
如何命名列索引的名稱

ser = pd.series(list('


abcedfghijklmnopqrstuvwxyz'))


\#命名索引列名稱


ser.name = '


alphabets'\


#顯示前5行資料


ser.head()


#>    0    a


1b2c


3e4d


name: alphabets, dtype: object
如何獲得series物件a中不包含series物件b的元素

ser1 = pd.series([1, 2, 3, 4, 5])


ser2 = pd.series([4, 5, 6, 7, 8])\#


返回ser1不包含ser2的布林型series


ser3=~ser1.isin(ser2)\#


獲取ser不包含ser2的元素


ser1[ser3]


#>    0    1


1    2


2    3dtype: int64
如何獲得seriesa和seriesb不相同的項

ser1 = pd.series([1, 2, 3, 4, 5])


ser2 = pd.series([4, 5, 6, 7, 8])\#


求ser1和ser2的並集


ser_u =pd.series(np.union1d(ser1, ser2))


#求ser1和ser2的交集


ser_i =pd.series(np.intersect1d(ser1, ser2))\#


ser_i在ser_u的補集就是ser1和ser2不相同的項


ser_u[~ser_u.isin(ser_i)]


#>    0    1


1    2


2    3


5    6


6    7


7    8dtype: int64

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