Python数据分析 Pandas模块 基础数据结构与简介(一)

发布日期:2019-09-24

pandas 入门

简介

pandas 组成 = 数据面板 + 数据分析工具

poandas 把数组分为3类

一维矩阵:Series 把ndarray强大在可以存储任意数据类型可以专门处理时间数据

二维矩阵:DataFrame

三维面板数据:Panel

背景:为金融产品数据分析创建的,对时间序列支持非常好!

 

数据结构

导入pandas模块

import pandas as pd

读取csv文件,数据类型就是二维矩阵 DataFrame

df = pd.read_csv("路径")type(df)

 

属性和方法

类型:type(df)

维度:df.ndim

形状: df.shape

大小:df.size

数据类型:a.dtypes

帮助:help(df)

索引操作

前N行:head(N)

后N行:tail(N)

第N行:df.loc[索引]

第3-7行:df.loc[2:8]

取任意行:df.loc[[1,3,5....]]

取某列:df["列名"] df.列名

取任意列:df[["列名1","列名2",...]]

 

 

简单统计

摘要描述/简介:df.describe()

一维.value_counts() 统计一维矩阵中数值出现的次数

比如:统计成绩!!

最大:df["列名"].max()

最小:df["列名"].min()

平均:df["列名"].mean()

标准差:std()