Pandas使用方法

pandas是乙個強大的python資料分析的工具包，它是基於numpy構建的，正因pandas的出現，讓python語言也成為使用最廣泛而且強大的資料分析環境之一。

pandas的主要功能：

安裝方法：

pip install pandas

import pandas as pd

1.建立方法

2.缺失資料

dropna() #

過濾掉值為nan的行
fillna() #
填充缺失資料
isnull() #
返回布林陣列，缺失值對應為true
notnull() #
返回布林陣列，缺失值對應為false
3.series特性
從ndarray建立series:series(arr)

與標量（數字）：sr * 2兩個series運算
通用函式：np.ads(sr)
布林值過濾：sr[sr>0]
統計函式：mean()、sum()、cumsum()
支援字典的特性：

loc屬性 #

以標籤解釋
iloc屬性 
#以下標解釋
4.series資料對齊
pandas在運算時，會按索引進行對齊然後計算。如果存在不同的索引，則結果的索引是兩個運算元索引的並集。
sr1 = pd.series([12,23,34], index=['

c','
a','d'
])sr2 = pd.series([11,20,10], index=['
d','
c','a'
,])sr1 +sr2
執行結果:
a    33c    32d    45dtype: int64
#可以通過這種索引對齊直接將兩個series物件進行運算
sr3 = pd.series([11,20,10,14], index=['
d','
c','
a','b'
])sr1 +sr3
執行結果：
a    33.0b     nan
c    32.0d    45.0dtype: float64
#sr1 和 sr3的索引不一致，所以最終的執行會發現b索引對應的值無法運算，就返回了nan,乙個缺失值
將兩個series物件相加時將缺失值設為0：

sr1 = pd.series([12,23,34], index=['

c','
a','d'
])sr3 = pd.series([11,20,10,14], index=['
d','
c','
a','b'
])sr1.add(sr3,fill_value=0)
執行結果：
a    33.0b    14.0c    32.0d    45.0dtype: float64
#將缺失值設為0，所以最後算出來b索引對應的結果為14
dataframe是乙個**型的資料結構，相當於是乙個二維陣列，含有一組有序的列。他可以被看做是由series組成的字典，並且共用乙個索引。

1.建立方法
2.檢視資料
index 獲取行索引

columns 獲取列索引
t 轉置
columns 獲取列索引
values 獲取值索引 
3.獲取資料的方式
df = pd.read_csv('

需要讀取的檔案')
df.head(
'需要檢視的數量')
df.to_csv(
'儲存的檔案
')
				
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