系列文章目录

一. 关于pandas库：

二. pandas库的安装

三. pandas的两种基本数据结构——Series 与 DataFrame（附代码）

四. pandas库的应用（附代码）

五. 总结

系列文章目录

第一章：python数据分析的钥匙——pandas库

第二章：python轻松实现数据可视化的法宝——matplotlib库

一. 关于pandas库：

pandas库是一个专门用来解决数据分析的库，主要有以下两大优势：

1）速度快：快速处理大型数据集；

2）效率高：提供大量高效处理数据的函数和方法；

二. pandas库的安装

1.打开命令行

　按住快捷键：Win+R，即可打开“运行”窗口，在“运行”窗口中输入：cmd，回车，即可打开命令行。

2.执行安装命令

在命令行中输入命令：python install pandas，回车。等待，即可安装完成Pandas库。

三. pandas的两种基本数据结构——Series 与 DataFrame（附代码）

3.1 Series主要用于存储一个序列这样一种数据：

Series 主要由一组数据及其对应的索引组成：

# 插入pandas库，以pd代称
import pandas as pd#声明一个Series对象
datas = pd.Series([1,0,2,1,2,3], index = ['white','white','blue','green','green','yellow'])#找出Series对象中所有不同元素
unique_datas = datas.unique()
#找出Series对象中所有不同元素并标记出现的次数
counts_datas = datas.value_counts()#判断所属关系，返回布尔值
isin_datas = datas.isin([0,3])
#判断所属关系，返回真实值
isin_datas1 = datas[datas.isin([0,3])]#Series对象可直接转化字典对象
mydict = {'red':2000, 'blue':1000, 'yellow':500, 'orange':1000}
myseries = pd.Series(mydict)#Series对象之间的运算(只对共有的对象运算，其他的对象的值均为NAN)
mydict1 = {'red':400, 'black':1000, 'yellow':1000, 'green':1000}
myseries1 = pd.Series(mydict1)
add_series = myseries + myseries1

3.2 DataFrame作为更复杂的数据结构，则用于存储多维数据：

DataFrame对象是⼀种表格型的数据结构，包含⾏索引、列索引以及⼀组数据：

# 插入pandas库，以pd代称
import pandas as pddata = {'color': ['blue', 'green', 'yellow', 'red', 'white'], 'object': ['ball', 'prn', 'pencil', 'paper', 'mug'],'price': [1.2, 1.0, 0.6, 0.9, 1.7]}#声明一个DataFrame对象
frame = pd.DataFrame(data)#选取指定列
frame2 = pd.DataFrame(data, columns=['object','price'])#给与标签作为DataFrame的索引
index_frame = pd.DataFrame(data, index=['one', 'two', 'three', 'four', 'five'])

3.3 Series 和 DataFrame 知识总结

四. pandas库的应用（附代码）

4.1 pandas数据读写：

数据读写对数据分析非常重要，所以pandas库也有一组被称为I/O API的函数：

这些函数被分为完全对称的两大类：读写函数和写入函数（以下以txt文件举例）

# 插入pandas库，以pd代称
import pandas as pd# 读取txt文件
datas = pd.read_csv('text.txt', sep ='\D+', header = None, encoding = ' utf-8')
'''
'text.txt'是文件相对路径sep 是分隔符header 指表头（header = None表示无表头，读取文件时自动生成表头）
'''# 生成txt文件
datas.to_csv("result.xlsx")
# 生成excel文件
datas.to_excel("result.xlsx")

4.2 pandas数据处理

数据处理可以分为3个阶段：数据准备，数据转换，数据聚合

4.2.1 数据准备

4.2.2 数据转换

4.2.3 数据聚合

五. 总结

以上就是今天要讲的内容，本文简单介绍了pandas库的知识及应用，而数据分析以可以以pandas库为基础进行更多方便有效的分析研究，本文还未完结，希望大家多多支持。

欢迎大家留言一起讨论问题~~~

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