Python中Pandas库提供的函数

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Python中Pandas库提供的函数

2024-07-09 05:13| 来源: 网络整理| 查看: 265

一、DataFrame 的基本概念

pd.DataFrame是 Pandas 库中的一个类，用于创建和操作数据框（DataFrame）。DataFrame 是 Pandas 的核心数据结构，用于以表格形式和处理数据，类似提供电子表格或数据库表格。类了创建pd.DataFrame数据框、访问数据、进行数据操作和分析的方法和属性。

二、DataFrame 的重要特点

表格形式：DataFrame是一个二维表格，其中包含了多行和多列的数据。每个列可以有不同的数据类型，例如整数、浮点数、字符串等。

标签：DataFrame的行和列都有标签（Label），行标签称为索引（Index），列标签通常是字段名或特征名。

数据操作：DataFrame提供了丰富的数据操作方法，包括数据筛选、切片、合并、分组、聚合、排序等。

数据查看：您可以使用.head()方法来查看DataFrame的前几行数据，以了解数据的结构和内容。

数据统计：DataFrame提供了.describe()方法，用于生成数据的统计摘要信息，包括均值、标准差、简单、顶点等。

数据过滤：你可以使用条件表达式来过滤数据，例如选择满足特定条件的行。

数据可视化：Pandas 与其他数据可视化库（如 Matplotlib 和 Seaborn）结合使用，可以轻松创建各种图表和可视化，以探索和传输数据。

数据导入和导出：DataFrame可以从各种数据源导入数据，如CSV文件、Excel表格、SQL数据库等，并且可以将数据导出为不同格式的文件。

数据恢复处理：DataFrame提供了处理数据中的恢复值的方法，如删除恢复值或恢复恢复值。

数据索引：DataFrame可以使用行索引和列标签来访问特定的数据元素。

数据转换：您可以对DataFrame进行各种数据转换操作，如数据类型转换、列重命名、数据透视表等。

三、DataFrame 的具体代码操作

1.创建空的数据框：

import pandas as pd df = pd.DataFrame() print(df) # 运行结果 ''' Empty DataFrame Columns: [] Index: [] '''

这将创建一个空的数据框，可以在后续添加数据。

2.从创建列表数据框：

import pandas as pd data = [['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]] df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age']) print(df) # 运行结果 ''' Name Age 0 Alice 25 1 Bob 30 2 Charlie 35 '''

这将创建一个包含姓名和年龄列的数据框。

3.从字典创建数据框：

import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) print(df) # 运行结果 ''' Name Age 0 Alice 25 1 Bob 30 2 Charlie 35 '''

这将创建一个与上述示例相同的数据框。

4.访问数据：

import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) a = df['Name'] # 获取 'Name' 列的数据 b = df.loc[0] # 获取第一行的数据 print(a) print(b) # 运行结果 ''' 0 Alice 1 Bob 2 Charlie Name: Name, dtype: object Name Alice Age 25 Name: 0, dtype: object '''

5.数据操作：

import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) a = df['Age'].mean() # 计算 'Age' 列的平均值 b = df.sort_values(by='Age', ascending=False) # 按 'Age' 列排序,ascending=True是从小到大，ascending=False是从大到小 print(a) print(b) # 运行结果 ''' 30.0 Name Age 2 Charlie 35 1 Bob 30 0 Alice 25 '''

6.数据查看：

import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) a = df.head(2) # 查看前几行数据，df.head()默认为前5行 b = df.tail(2) # 查看后3行数据 print(a) print(b) # 运行结果 ''' Name Age 0 Alice 25 1 Bob 30 Name Age 1 Bob 30 2 Charlie 35 '''

7.数据统计：

import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) c=df.describe() # 生成数据的统计摘要信 print(c) # 运行结果 ''' Age count 3.0 mean 30.0 std 5.0 min 25.0 25% 27.5 50% 30.0 75% 32.5 max 35.0 '''

这些是一些常见的最有效pd.DataFrame示例，Pandas 提供了丰富的高效方法和功能，使你能够进行数据处理和分析。数据科学、机器学习、统计分析等领域中经常使用 Pandas 数据框来处理和分析数据。

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