开源的数据挖掘库
用于数据探索
封装了matplotlib,numpy
案例知识点
pd.DataFrame(ndarray)–创建DataFrame
pd.date_range()–创建日期
参数： start–开始日期
end–结束日期
perios–时间跨度
freq –统计时间方式
stock_change=np.random.normal(0,1,(10,5))
stock_change
stock_code=["第{}股票".format(i+1) for i in range(stock_change.shape[0])]
stock_time=pd.date_range(start="20210103",periods=stock_change.shape[1])
stock_c=pd.DataFrame(stock_change,index=stock_code, columns=stock_time)
stock_c
DataFrame
对象.shape
对象.values
对象.index
对象.columns
对象.T --转置
对象.head --查看前几行
对象.tail --查看后几行
DataFrame设置索引
必须整行或者整列去进行修改,直接通过属性更改
stock_i=["股票{}".format(i+1) for i in range(stock_change.shape[0])]
stock_c.index=stock_i
stock_c
对象.reset_index()
stock_c.reset_index(drop=True)
索引操作
算术运算
方法add,sub…
也可以直接用符号
import pandas as pd
data=pd.read_csv("./data/test.csv")
data.head()
data["close"].add(4).head()
逻辑运算
- dataframe.query(“”)
- series.isin
data.query("open>23.53 & high>25").head()
data["open"].isin([23.5])
data[data["open"].isin([23.5])].head()
统计函数
自定义函数
apply(func,axis=0)
定义一个对列，最大值－最小值的函数
data[["open", "high", "close"]].apply(lambda x: x.max()-x.min())
pandas画图
DataFrame.plot()
参数：kind
- line–折线图
- bar
- barh–条形图
- hist–直方图
- pie
- scatter
文件读取和存储
缺失值-处理
数据离散化
数据合并
pd.concat() –参数axis=
pd.concat([left,right],join='inner',axis=1,ignore_index=0)
pd.merge()
left –左表
right –右表
on –指定键
how – 按照什么方式进行拼接
pd.merge(left,right,how="inner",on=["key1","key2"])
数据透视表
分组和聚合
Original: https://blog.csdn.net/qq_44850917/article/details/122744759
Author: –believe
Title: pandas快速入门
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/677193/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！