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python学习之panda数据分析核心支持库

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python学习之panda数据分析核心支持库是一篇介绍pandas这个强大数据分析工具的文章。pandas是Python中一个开源的、基于NumPy的库，用于数据操作、数据分析和数据可视化。它可以从多种数据来源导入数据，并对其进行处理和转换。pandas可以处理各种类型的数据，例如时间序列、日历数据和二维表数据。

安装

pandas可以使用pip进行安装，可以在终端运行以下命令安装最新版本的pandas：

pip install pandas

重要的数据结构

pandas中最重要的两个数据结构是Series和DataFrame：

  • Series是一种一维的数据结构，类似于数组和列表。它可以存储整数、浮点数、字符串等各种类型的数据。Series中的每个元素都有一个唯一的标签，称为索引，可以用于访问和更改元素。

示例1：创建一个Series

import pandas as pd
data = pd.Series([1, 2, 3, 4])
print(data)

输出：

0    1
1    2
2    3
3    4
dtype: int64
  • DataFrame是pandas中最常见的数据结构。它是一个二维的表格，类似于电子表格或SQL表格。它可以存储整数、浮点数、字符串等各种类型的数据，每个列可以有不同的数据类型。每个行和每个列都有一个唯一的标签，称为索引和列标签，用于访问和更改数据。

示例2：创建一个DataFrame

data = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'age': [25, 32, 18, 47], 'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']})
print(data)

输出：

       name  age gender
0     Alice   25      F
1       Bob   32      M
2   Charlie   18      M
3     David   47      M

数据处理

pandas提供了丰富的数据处理功能。以下是一些常用的功能：

  • 数据导入：pandas可以导入多种类型的数据，包括CSV、Excel、SQL等。

  • 数据清洗：pandas可以去除无效的数据、填充缺失的数据等。

  • 数据变形：pandas可以对数据进行排序、合并、分组等操作。

  • 数据分析：pandas可以计算数据的统计量、变异系数等。

示例3：对数据进行排序和分组

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'age': [25, 32, 18, 47], 'gender': ['F', 'M', 'M', 'M'], 'score': [80, 90, 70, 85]})

# 按score从小到大排序
data = data.sort_values(by='score')
print(data)

# 按gender分组并计算各组的平均值
mean_score_by_gender = data.groupby('gender').mean()['score']
print(mean_score_by_gender)

输出：

       name  age gender  score
2   Charlie   18      M     70
0     Alice   25      F     80
3     David   47      M     85
1       Bob   32      M     90

gender
F    80.0
M    81.666667
Name: score, dtype: float64

以上就是关于“python学习之panda数据分析核心支持库”的完整攻略。

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