Python中的pandas库简介及其使用教程

pandas模块

pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。

• 便捷的数据处理能力

• 独特的数据结构

• 读取文件方便

• 封装了matplotlib的画图和numpy的计算

Pandas中常见的数据结构有两种：

Series

• 构建Series：ser_obj = pd.Series(range(10))

• 由索引和数据组成（索引在左<自动创建的>，数据在右）。

• 获取数据和索引：ser_obj.index; ser_obj.values

• 预览数据： ser_obj.head(n);ser_obj.tail(n)

DateFrame

• 获取列数据：df_obj[col_idx]或df_obj.col_idx

• 增加列数据：df_obj[new_col_idx] = data

• 删除列：del df_obj[col_idx]

• 按值排序：sort_values(by = “label_name”)

常用方法

处理缺失数据

• Dropna()丢弃缺失数据

• Fillna()填充缺失数据

数据过滤

Df[filter_condition]依据filter_condition(条件)对Df(数据)进行过滤。

绘图功能

Plot(kind,x,y,title,figsize)
Kind(绘制什么形式的图),x（x轴内容）,y（y轴内容）,title（图标题）,figsize（图大小）

保存图片：plt.savefig()

（"The fool doth think he is wise, but the wise man knows himself to be a fool." --威廉·莎士比亚）

来源：https://blog.csdn.net/cjx14060307101/article/details/89023715