十分钟搞定pandas_程序人生

十分钟搞定pandas

admin

2023-07-31 00:38:40

0次

这是关于pandas的简短介绍，主要面向新用户。可以参阅Cookbook了解更复杂的使用方法。

习惯上,我们做以下导入

123	In [1]: import pandas as pdIn [2]: import numpy as npIn [3]: import matplotlib.pyplot as plt

创建对象

使用传递的值列表序列创建序列, 让pandas创建默认整数索引

12345678910

In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])In [5]: sOut[5]: 0 11 32 53 NaN4 65 8dtype: float64

使用传递的numpy数组创建数据帧,并使用日期索引和标记列.

1234567891011121314151617

In [6]: dates = pd.date_range(\’20130101\’,periods=6)In [7]: datesOut[7]: <class \’pandas.tseries.index.DatetimeIndex\’>[2013–01–01, ..., 2013–01–06]Length: 6, Freq: D, Timezone: None In [8]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list(\’ABCD\’))In [9]: dfOut[9]: A B C D2013–01–01 0.469112 –0.282863 –1.509059 –1.1356322013–01–02 1.212112 –0.173215 0.119209 –1.0442362013–01–03 –0.861849 –2.104569 –0.494929 1.0718042013–01–04 0.721555 –0.706771 –1.039575 0.2718602013–01–05 –0.424972 0.567020 0.276232 –1.0874012013–01–06 –0.673690 0.113648 –1.478427 0.524988

使用传递的可转换序列的字典对象创建数据帧.

1234567891011121314

In [10]: df2 = pd.DataFrame({ \’A\’ : 1., ....: \’B\’ : pd.Timestamp(\’20130102\’), ....: \’C\’ : pd.Series(1,index=list(range(4)),dtype=\’float32\’), ....: \’D\’ : np.array([3] * 4,dtype=\’int32\’), ....: \’E\’ : pd.Categorical([\”test\”,\”train\”,s=\”crayon-s\”>\’E\’ : pd.Categorical([\”test\”,\”train\”,yon Syntax Highlighter v2.7.1.1 –>

123	In [1]: import pandas as pdIn [2]: import numpy as npIn [3]: import matplotlib.pyplot as plt

创建对象

使用传递的值列表序列创建序列, 让pandas创建默认整数索引

12345678910

In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])In [5]: sOut[5]: 0 11 32 53 NaN4 65 8dtype: float64

使用传递的numpy数组创建数据帧,并使用日期索引和标记列.

1234567891011121314151617

使用传递的可转换序列的字典对象创建数据帧.

1234567891011121314

上一篇：使用Python监控Mac一天的运行(上)

下一篇：理解 WSGI 框架

十分钟搞定pandas

创建对象

创建对象

相关内容

热门资讯