面向初学者的PythonPandas–完整指南（第1部分）

面向初学者的 Python Pandas - 完整指南&＃xff08;第 1 部分&＃xff09;

本系列文章Python Pandas for Beginner 将是初学者学习 pandas 库的最佳起点。您将学习一些最重要的 pandas 功能&＃xff0c;例如探索、清理、转换和可视化数据。

Pandas是 Python 中的一个开源库。它是当今用于数据分析的最流行的 Python 库。强大的机器学习和可视化工具&＃xff0c;它为您提供分析大数据集的高性能工具。

在这篇文章中&＃xff0c;我们将介绍有关 pandas 的基本信息&＃xff0c;从安装到优势。你应该给自己泡杯咖啡&＃xff0c;拿你最喜欢的饼干。之后&＃xff0c;慢慢享受和阅读这篇文章。随意停止并稍后继续&＃xff0c;不要在短时间内被大量信息压倒。只要仔细一步一步&＃xff0c;熊猫就会来找你。

初学者的 Python 熊猫

你好熊猫
&＃xff08;熊猫 - 来源&＃xff1a;壁纸播放&＃xff09;

什么是熊猫&＃xff1f;

Pandas是一个用于分析、数据处理和数据科学的库。这是一个拥有 1,500 多名贡献者的大型开源项目。这是GitHub 上 Pandas项目的链接

安装

安装 Pandas 的最简单方法是使用 Anaconda 发行版。您还没有安装 Anaconda&＃xff0c;请阅读我们的 Anaconda 安装指南帖子。

如果不想安装 Anaconda&＃xff0c;可以通过 pip 安装。

pip install pandas

Pandas 的数据结构

Pandas 的两个主要数据结构是Series和DataFrame。当我们加入多个系列&＃xff08;列&＃xff09;时&＃xff0c; ASeries只是一个列&＃xff0c;所以我们有一个DataFrame.

Python Pandas 数据结构

Pandas 中的 Series 和 DataFrame

创建您的系列和数据框

系列入门

首先&＃xff0c;通过传递值列表来创建系列数据。Pandas 默认从 0 开始计算索引。

import numpy as np import pandas as pddata_series &＃61; pd.Series([1, 9, 3, np.nan, 8]) print(data_series)""" Output: 0 1.0 1 9.0 2 3.0 3 NaN 4 8.0 dtype: float64 """

以最简单的方式创建 DataFrame

要创建 DataFrame&＃xff0c;Python 中有很多方法。但是&＃xff0c;最简单的方法是创建一个dict. 之后&＃xff0c;将字典数据传递给 DataFrame 构造函数&＃xff0c;它将完成这项工作。

import pandas as pddata &＃61; {&＃39;Paris&＃39;: [3, 2, 0, 1], &＃39;Berlin&＃39;: [0, 3, 7, 2] }purchases &＃61; pd.DataFrame(data) print(purchases)""" Output:Paris Berlin 0 3 0 1 2 3 2 0 7 3 1 2 """

使用 Numpy 创建 DataFrame

将 Numpy 数组、日期时间数据作为索引和列标签传递给 DataFrame 构造函数&＃xff1a;

import numpy as np import pandas as pddates &＃61; pd.date_range(&＃39;20191001&＃39;, periods&＃61;6) dataframe &＃61; pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index&＃61;dates, columns&＃61;list(&＃39;ABCD&＃39;)) print(dataframe)""" Output:A B C D 2019-10-01 0.304466 -0.699206 -2.090317 1.564566 2019-10-02 -0.876682 0.876720 1.275542 -0.757827 2019-10-03 0.029740 -1.282535 -0.420332 -1.176261 2019-10-04 -0.153740 -0.087788 1.314169 -1.835564 2019-10-05 0.301839 0.036301 0.138372 1.755769 2019-10-06 1.546020 -0.148291 0.781045 -1.789371 """

在示例中&＃xff0c;我们可以看到index它将表示行标签。换句话说&＃xff0c;column参数用于列标签。

参考

我们在创建系列时使用了以下文档作为参考。如果您喜欢使用 Pandas&＃xff0c;也许您应该阅读它。

熊猫官方文档

第 1 部分总结

通过本系列的第一部分 Python Pandas for Beginners&＃xff0c;你基本了解了什么是 pandas 以及如何通过 pip 或 Anaconda 安装它。此外&＃xff0c;您可以创建数据系列或数据框。

在第 2 部分中&＃xff0c;您将学习如何从 JSON 文件中读取 pandas 数据&＃xff0c;以及 pandas 的一些重要操作。

下一篇文章见&＃xff0c;如果你喜欢这个系列&＃xff0c;请分享给其他 Python Geeks。给我们留下评论&＃xff0c;以帮助我们在下一篇文章中改进。

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