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一、Pandas库

import numpy as np import pandas as pd

二、Pandas库数据结构——Series, DataFrame

a = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

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data = np.array([[95, 96, 97], [80, 85, 86], [56, 65, 70]]) frame = pd.DataFrame(data) frame

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我们不难看出来Series, DataFrame的区别：DataFrame更加好看哈哈，接受矩阵数据

详细见：

pandas中的两种数据类型Series和DataFrame区别_jolingcome的博客-CSDN博客_series和dataframe区别

1.Series——索引 index，值 values

a = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) a

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2.DataFrame——索引index, columns，值 values

frame = pd.DataFrame(data, index=['xiaoming', 'xiaohong', 'xiaohei'], columns=['yuwen', 'yingyu', 'shuxue']) frame

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指定或修改索引方法

创建时：

index, columns 指定索引，已经有索引可以按索引重新排序

创建后：

reindex方法，重新建立索引或指定索引排序

rename 修改索引

``` frame_.rename(index={"xiaohong":"damao","xiaoming":"ermao","xiaohei":"Nicolas Cage"}, columns={"yingyu":"English", "yuwen":"Literature", "shuxue":"Maths"})

Series.index = [] DataFrame.columns = [] ```

三、Series, DataFrame运算

1.基本运算

按照索引位置进行计算

data = {"English":[80,70,60], "Literature":[70,70,85], "Maths":[80,90,50], "Music":["A","B","C"]} df = pd.DataFrame(data,index = ["alpha", "beta","theta"]) df * 2

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DataFrame、Series “相加”时，按照DF的columns(列)进行匹配

``` data1 = {"English":[80,70,60], "Literature":[70,70,85], "Maths":[80,90,50],} df1 = pd.DataFrame(data1,index = ["alpha", "beta","theta"]) add_ = {'Maths':10,'English':10,'Literature':20,'Gym':"A"} add_ = pd.Series(add_)

df1 + add_ ```

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2.矩阵运算、通用函数

df.T

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3.基本统计方法

查看数据的一些

df.describe()

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四、Series, DataFrame 索引与切片

1.Series 索引与切片 Index索引/数字索引/布尔值索引

add_ = {'Maths':10,'English':10,'Literature':20,'Gym':"A"} add_ = pd.Series(add_) add_['Maths']

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2.DataFrame 索引与切片

``` Index索引列：df['Maths'] 行：df.loc[‘alpha’]

数字索引 df.iloc[] 特别的行可以直接用数字切片索引

布尔值索引 ```

五、Series, DataFrame 删除操作

1.Series删除操作 pop/drop/del

① del方式：就地删除

``` x = pd.Series([10,23,31,16],index=list("abcd")) display(x)

删除了某个索引后，对应的值也就删除了

del x["b"] display(x) ```

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② drop方式：当指定了inplace=True后，才属于就地删除

``` x = pd.Series([10,23,31,16],index=list("abcd")) display(x)

y = x.drop("a") display(y) dispaly(x)

当指定了inplace=True后，属于就地删除

x.drop("a",inplace=True) display(x) ```

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2.DataFrame删除操作 pop/drop/del

和 Series删除操作 pop/drop/del 类同的，聪明的你可以想想

六、Series, DataFrame 合并操作

一般我们用到什么方法就去查看该方法的参数

1.Series合并操作

pd.concat() combine_first()

2.DataFrame合并操作

``` pd.concat() combine_first()

pd.merge() join() ```

七、Pandas库其他常用函数或方法

``` head() info() describe()

sort_index() sort_values()

is_unique value_counts()

rank() ```

详细可见pandas中Series，DataFrame的连接（拼接）_晓东邪的博客-CSDN博客_pandas series 拼接

机器学习——Pandas库