pandas訪問資料的方法
pandas操控資料的方法
pandas 是一種列存資料分析 api。它是用於處理和分析輸入資料的強大工具,很多機器學習框架都支援將 pandas 資料結構作為輸入。
可以將它想象成乙個關係型資料**,其中包含多個行和已命名的列。
建立dataframe的方法可以是將對映 string 列名稱的 dict 傳遞到它們各自的 series,從而建立dataframe物件。例如:
city_names = pd.series(
['san francisco'
,'san jose'
,'sacramento'])
population = pd.series(
[852469
,1015785
,485199])
pd.dataframe(
)
但是在大多數情況下,需要將整個檔案載入到 dataframe 中。下面的示例載入了乙個包含加利福尼亞州住房資料的檔案:
california_housing_dataframe = pd.read_csv(
"", sep=
",")
dataframe的幾個常用的顯示資料的方法:
pd.series(
['san francisco'
,'san jose'
,'sacramento'
])
可以使用熟悉的 python dict/list 指令訪問dataframe
資料,例如:
輸入:
cities = pd.dataframe(
)print
(type
(cities[
'city name'])
)cities[
'city name'
]
輸出:
0 san francisco
1 san jose
2 sacramento
name: city name, dtype: object
輸入:
print
(type
(cities[0:
2]))
cities[0:
2]
輸出:
輸入:
print
(type
(cities[
'city name'][
1]))
cities[
'city name'][
1]
輸出:
『san jose』
population /
1000
.
輸入:
import numpy as np
np.log(population)
輸出:
0 13.655892
1 13.831172
2 13.092314
dtype: float64
dataframes 的修改方式也非常簡單。例如,以下**向現有 dataframe 新增了兩個 series:
cities[
'area square miles'
]= pd.series(
[46.87
,176.53
,97.92])
cities[
'population density'
]= cities[
'population'
]/ cities[
'area square miles'
]cities
機器學習學習記錄 持續更新 pandas
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