简介
- Pandas 名字衍生自术语 “panel data”（面板数据）和 “Python data analysis”（Python 数据分析）。
- Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）。
- Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。
- Pandas 可以对各种数据进行运算操作，比如归并、再成形、选择，还有数据清洗和数据加工特征。
- Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。
Pandas 应用
- Pandas 的主要数据结构是 Series （一维数据）与 DataFrame（二维数据）
Series
Pandas Series 类似表格中等一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型 Series 由索引（index）和列组成，函数如下：
pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)
参数说明：
- data：一组数据(ndarray 类型)。
- index：数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。
- dtype：数据类型，默认会自己判断。
- name：设置名称。
- copy：拷贝数据，默认为 False。
; DataFrame
DataFrame的创建，读写，插入和删除
loc & iloc
apply()
- pandas的apply函数是自动根据function遍历每一个数据，然后返回一个数据结构为Series的结果
- 传送门
DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。
loc
; CSV
其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。
数据处理
head()
- head( n ) 方法用于读取前面的 n 行，如果不填参数 n ，默认返回 5 行。
tail()
- tail( n ) 方法用于读取尾部的 n 行，如果不填参数 n ，默认返回 5 行，空行各个字段的值返回 NaN。
info()
- info() 方法返回表格的一些基本信息
JSON
JSON Object Notation，JavaScript 对象表示法），是存储和交换文本信息的语法，类似 XML。
JSON 比 XML 更小、更快，更易解析
Original: https://blog.csdn.net/weixin_41413511/article/details/117620875
Author: 王蒟蒻
Title: Pandas笔记
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/741914/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！