从零开始学Pandas(一) - 基础数据类型

备注: 本博客所有代码可从如下github地址下载: https://github.com/Elliot518/data-science
注: 你需要自行安装Python3和Jupyter开发环境

1. 简介

Pandas是一个高性能、易于使用的数据分析工具。

• 安装

pip install pandas

 

2. 数据结构

Pandas 中有两种数据结构，Series 和 DataFrame，前者是一维的，后者是二维的，DataFrame 就是多个 Series。

2-1) Series

Series类似一维数组，它就像Python中的list或Numpy中的一维的array。

Series

Series数据结构示例

Series 常用的创建方式:

a) 字典创建

import pandas as pd

# create series by dictionary
sites = {1: "Google", 2: "Runoob", 3: "Wiki"}
sites
series_sites = pd.Series(sites)
series_sites

image.png

b) 列表创建

# create series by list
sites2 = ["Google", "Runoob", "Wiki"]
sites2
series_sites2 = pd.Series(sites2)
series_sites2

c) 数组创建

import numpy as np
import pandas as pd

data = np.random.randn(3)
data
series_data = pd.Series(data)
series_data

image.png

d) 索引访问

# access by index
data = pd.Series(sites, index = ['G', 'R', 'W'])
data
data[['G', 'R']]

image.png

e) Series 运算

# Series 运算
data = pd.Series([1, 2, 3], index = ['x', 'y', 'z'])
data
data = data * 2
data

image.png

 

2-2) DataFrame

DataFrame 是二维结构，类似于 Excel 表格。

DataFrame

pandas.DataFrame(data, index, columns)

data：数据，列表、字典等
index：行索引
columns：列索引

DataFrame 常用的创建方式:

a) 二维列表创建

import pandas as pd

# 二维列表
data = [['Google', 10],['Runoob', 12],['Wiki', 13]]
pd.DataFrame(data, columns=['Site', 'Age'])

b) 字典组成的列表创建

# 字典组成的列表
data = [{'Site': 'Google', 'Age': 10},{'Site': 'Runoob', 'Age': 12},{'Site': 'Wiki', 'Age': 13}]
pd.DataFrame(data)

c) 列表组成的字典创建

# 列表组成的字典
data = {'Site':['Google', 'Runoob', 'Wiki'], 'Age':[10, 12, 13]}
pd.DataFrame(data)

d) 访问列

# 访问列
data['Site']