Pandas基础教程

Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。
数据结构：
Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。
Pandas：二维的表格型数据结构。

一、Pandas的安装

pip install pandas

二、科学计算库Numpy

三、Pandas的数据分析

四、DataFrame

五、Pandas索引操作及高级索引
1.reindex()作用是对原索引和新索引进行匹配

2.索引操作
2.1Series索引操作
如果希望获取某个数据，既可以通过索引的位置来获取，也可以使用索引名称来获取

2.2DataFrame索引操作
DataFrame 既包含行索引，也包含列索引，行索引是通过index进行获取，列索引是通过columns获取

2.3关于loc与iloc

loc:基于标签索引，既包含起始索引，又包含结束索引
iloc：基于位置索引，只包含起始索引，不包含结束索引

loc只能使用字符标签来索引数据，而不能使用整数标签来索引数据

iloc只能使用整数来索引数据，而不能使用字符串来索引数据

3.数据排序
3.1按索引排序

3.2按值排序 sort_values()

六、统计计算与描述

1.常用的统计计算

sum 计算和
mean计算平均值
max、min获取最大值和最小值
idxmax、idxmin 获取最大和最小索引值
count 计算非NaN值的个数
head 获取前N个值
var 样本值的方差

2.统计描述

七、层次化索引

1.使用MultiIndex类的方法创建一个层次化索引
1.1通过from_tuple()方法创建MultiIndex对象

1.21.2通过from_arrays()方法创建MultiIndex对象

1.3通过from_product()方法创建MultiIndex对象

2.层次化索引的操作

3.排序分层

八、读写文件操作

九、数据预处理
1.数据清洗

2.重复值处理

duplicated()

3.更改数据类型

十、数据合并

十一、数据重塑造

十二、数据转换

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