利用Python進行數據分析(7) pandas基礎: Series和DataFrame的簡單介紹

1、pandas 是什麼

pandas 是基於 NumPy 的一個 Python 數據分析包，主要目的是爲了 數據分析。它提供了大量高級的 數據結構和 對數據處理的方法。

pandas 有兩個主要的數據結構： Series 和 DataFrame。

2、Series

Series 是一個 一維數組對象 ，相似於 NumPy 的一維 array。它除了包含一組數據還包含一組索引，因此能夠把它理解爲一組帶索引的數組。

將 Python 數組轉換成 Series 對象：

將 Python 字典轉換成 Series 對象：

當沒有顯示指定索引的時候，Series 自動以 0 開始，步長爲 1 爲數據建立索引。

你也能夠經過 index 參數顯示指定索引：

對於 Series 對象裏的單個數據來講，和普通數組同樣，根據索引獲取對應的數據或從新賦值；

不過你還能夠傳入一個索引的數組來獲取數據或未數據從新賦值：

想要單獨獲取 Series 對象的索引或者數組內容的時候，可使用 index 和 values 屬性，例如：

對 Series 對象的運算（索引不變）：

3、DataFrame

DataFrame 是一個 表格型的數據結構。它提供 有序的列和 不一樣類型的列值。

例如將一個由 NumPy 數組組成的字典轉換成 DataFrame 對象：

DataFrame 默認根據列名首字母順序進行排序，想要指定列的順序？傳入一個列名的字典便可：

若是傳入的列名找不到，它不會報錯，而是產生一列 NA 值：

DataFrame 不只能夠以字典索引的方式獲取數據，還能夠以屬性的方法獲取，例如：

修改列的值：

 

 

刪除某一列：

安裝步驟已經在首篇隨筆裏寫過了，這裏不在贅述。 利用Python進行數據分析(1) 簡單介紹

接下來一篇隨筆內容是：利用Python進行數據分析(8) pandas基礎: Series和DataFrame的基本操做，有興趣的朋友歡迎關注本博客，也歡迎你們添加評論進行討論。