Pandas使用

发布 : 2018-03-02 分类 : Python 浏览 :

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创建时间索引

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dates = pd.date_range('20140729',periods=6)

创建6*4的数据

randn函数用于创建随机数，参数表示行数和列数，dates是上一步创建的索引列

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df = pd.DateFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD'))

使用字典来创建数据框，创建一个列名为A的数据框，索引是自动创建的整数

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df2 = pd.DateFrame({'A':np.random.randn(6),})
print(df2)

字典创建DataFrame的例子

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df2 = pd.DataFrame({'A':pd.Timestamp('20140729'),'B':pd.Series(1),})
print(df2)

字典内的数据长度不同，以最长的数据为准，比如B列有4行

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df2 = pd.DataFrame({'A':pd.Timestamp('20140729'),'B':pd.Series(1,index=list(range(4))))
print(df2)

查看各行的数据格式

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df2.dtypes

使用head查看前几行数据，可以指定前几行

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df.head()

使用tail查看后5行数据

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df.tail(5)

查看数据框的索引

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df.index

查看列明用columns

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df.columns

查看数据值，用values

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df.values

查看描述性统计，用describe

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df.describe()

使用type看一下输出的描述性统计是什么样的数据类型 - DataFrame数据

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type(df.describe())

使用T来转置数据，也就是行列转换

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df.T

对数据进行排序，用到了sort，参数可以指定根据哪一列数据进行排序

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df.sort(columns='C')
本文作者 : Matrix
原文链接 : https://matrixsparse.github.io/2018/03/02/Pandas使用/
版权声明 : 本博客所有文章除特别声明外，均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明出处！

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标签: #Python #Pandas
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