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数据分析中pandas有什么用

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数据分析

  • python数据科学的基础

  • 机器学习课程的基础

  • 工具anaconda和jupyter

  • matplotlib

  • 查看系统字体:fc-list :lang=zh

numpy

  • NumPy是使用Python进行科学计算的基础包

  • 官网:https://www.numpy.org.cn/

pandas

  • Seres一维数组

    • t.index

    • t.values

  • DataFrame二维数组

    • 处理方式1:删除NaN所在的行列dropna(axis=0,how='any',inplace=False)

    • 处理方式2:填充数据t.fillna(t.mean())#均值,t.fiall(t.median()),t.fillna(0)

      处理为0的数据:t[t=0]=np.nan
      当然并不是每次为0的数据都需要处理
      计算平均值等情况,nan是不参与计算的,但是0会

    • 指定索引:t.index = ['x', 'y']

    • 重新设置索引:t.reindex(['x', 'y'])

    • 指定某一列作为index:t.set_index("name", drop=False)

    • 返回index的唯一值:t.set_index("name").index.unique()

    • 交换levels里面的索引:t.swaplevel()

    • 行索引,表明不同行,横向索引,叫index,0轴,axis=0

    • 行索引,表明不同列,纵向索引,叫columns,1轴,axis=1

    • t.index 行索引

    • t.columns 列索引

    • t.values 对象值,二维ndarray数组

    • t.shape 形状(行数,列数)

    • t.dtypes 类型

    • t.ndim 数据维度

    • t.head(3) 显示头部几行,默认5行

    • t.tail(3) 显示尾部几行,默认5行

    • t.info() 相关信息概览:行数、列数、列索引、列非空值个数、列类型、行类型、内存占用

    • t.describe() 快速综合统计结果:计算、均值、标准差、最大值、四分位数、最小值

    • t.loc() 通过标签索引行数据

    • t.iloc() 通过位置获取行数据

    • 判断数据是否为NaN:pd.isnull(t),pd.notnull(t)

  • pandas 常用统计方法

    • on:指定列

    • how->inner(默认)交集方式合并

    • how->outer 并集方式合并,NaN补全

    • how->left 以左边为准合并,NaN补全

    • how->right 以右边为准合并,NaN补全

    • 平均值:df["xx"].mean()

    • 最大值:df["xx"].max()

    • 最大值索引:df["xx"].idxmax()

    • 最小值:df["xx"].max()

    • 最小值索引:df["xx"].idxmin()

    • 中位数:df["xx"].median()

    • join:默认是把行索引相同的数据合并到一起t1.join(t2)

    • merge:按照指定的列把数据按照一定的方式合并到一起t1.merge(t2, on="a", how="inner")

  • 时间序列

    • ps.to_datetime(df["timeStamp"])

数据分析中pandas有什么用

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