网站建设营销的公司,微信开放平台怎么注册,公司注册地址和经营地址不一致,怎么在新建网站上做分享代码Python数据分析 Pandas库-初步认识
认识Pandas
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认识Pandas
pandas是一个非常实用的Python工具我们可以把它想象成一个超级强大的表格处理工具它比Excel更智能操作更为简单。pands可以从各种文件格式CSV、JSON、SQL、Excel中导入数据可以对各类数据进行运算操作还能对数据进行清洗和数据加工等特性。
pandas的用途 数据清洗可以快速处理缺失值、重复数据和数据类型转换等问题。 数据操作提供了灵活的数据操作功能如数据筛选、排序、分组、汇总和合并等。 数据处理支持对数据进行高效的行列操作例如数据透视表、交叉表等。 数据分析能够进行基本的统计分析和计算如均值、中位数、标准差等以及更复杂的数据分析任务。 数据导入导出可以方便地从各种数据源如CSV、Excel、SQL数据库等导入数据也能将数据导出到不同格式的文件中。 时间序列分析提供强大的时间序列数据处理和分析功能包括日期范围生成、时间偏移、频率转换等。 数据可视化虽然 pandas 本身不专注于可视化但它可以与 matplotlib 或 seaborn 等库配合使用进行数据可视化。
Pandas的数据结构
series列的主要组成
series它是一种了类似一维数组或python中列表的一个对象它具有一个索引标签我们可以把它想象成一个带有标签的数组。 索引标签Index
作用为每个数据元素提供一个标签使得数据的访问和操作更加方便。特性索引标签可以是任何可哈希类型的数据如整数、字符串等。索引可以是自定义的也可以是默认的整数索引。
数据元素Data
作用存储实际的数据值可以是任何数据类型整数、浮点数、字符串等。特性数据元素可以通过索引标签进行访问、修改和操作。
主要功能
访问数据通过标签或位置索引访问数据。数据操作支持各种操作如算术运算、统计计算等。数据清洗可以处理缺失数据、重复数据等。
Series 是处理一维数据非常便利的工具特别适合进行快速的数据操作和分析。
DataFrame
DataFrame : 它是一种表格类型的数据结构组成它的对象是由多个series列组成一个二维的表。 DataFrame的表结构 行和列DataFrame 具有行和列可以看作是一个二维的表格。每一列是一个 Series 对象。 标签行和列都可以有标签。行标签是索引列标签是列名。
DataFrame的列结构 列数据DataFrame 的每一列实际上是一个 Series 对象。每个 Series 对象有相同的行索引但列标签不同。 类型一致性虽然每列的 Series 可以包含不同的数据类型但每列内部的数据类型应该一致。 主要功能
数据选择可以通过标签或位置索引选择特定的行和列。数据处理支持多种数据处理和转换操作如添加/删除列、合并数据等。数据分析提供各种统计函数和数据聚合功能便于数据分析。数据导入/导出可以轻松地从 CSV、Excel 等文件格式中读取数据也可以将数据保存到这些格式中。
