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标签:2-2   创建方式   map函数   log   owb   inf   type   parse   方式   

---恢复内容开始---

d定义:

pandas是一个强大的Python数据分析的工具包。

pandas是基于NumPy构建的。

安装方法:

pip install pandas

import pandas as pd

pandas的主要功能

具备对其功能的数据结构DataFrame、Series

集成时间序列功能

提供丰富的数学运算和操作

灵活处理缺失数据

 

Series

定义:Series是一种类似于一位数组的对象,由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成。

创建方式:

创建方式:
pd.Series([4,7,-5,3]) 
pd.Series([4,7,-5,3],index=[a,b,c,d])               
pd.Series({a:1, b:2})             
pd.Series(0, index=[a,b,c,d’])

 

获取值数组和索引数组:values属性和index属性

Series比较像列表(数组)和字典的结合体。

 

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实例:

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

sr[a:c]

==>
a   -4
b    3
c    5
dtype: int64

sr[[a,d]]

==
a   -4
d    6
dtype: int64

判断 条件是键不是值
b in sr
==
true

1 in sr
==
flase


取值: 取值的方法和字典相类似
sr.get(a,0)
判断,切片,取值

 

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

b    1
c    2
d    3
a    4
dtype: int64

sr.iloc[1]   #取索引为1 
==
2

sr.ilc[2]  #取索引为2
==
3
取索引

 

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sr=pd.Series([1,2,3,4],index=[b,c,d,a])
sr1=pd.Series([5,6,7,8,9],index=[a,b,c,d,e])
sr2=pd.Series([5,6,7,8,9,10],index=[a,b,c,d,e,f])

sr+sr1
==
a     9.0
b     7.0
c     9.0
d    11.0
e     NaN
dtype: float64
PS:多出来的值只是NAN


add方法
sr3=sr.add(sr2,fill_value=0)

sr3:
==
a     9.0
b     7.0
c     9.0
d    11.0
e     9.0
f    10.0
dtype: float64

用add方法:没有就加上,不会出现Nan
add方法和 a+b区别
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sr4

a     9.0
b     7.0
c     9.0
d    11.0
e     NaN
dtype: float64

sr4.notnull()
a     True
b     True
c     True
d     True
e    False
dtype: bool

sr4[sr4.notnull()]  #把是NAN的去掉

a     9.0
b     7.0
c     9.0
d    11.0

sr4.dropna()  #也是直接去掉为nan的
a     9.0
b     7.0
c     9.0
d    11.0
dtype: float64
notnull()和dropna()

 

sr=pd.DataFrame({one:[1,2,3,4],two:[32,4,5,6]},index=[a,s,d,q])

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import random
li = [random.uniform(10,20) for _ in range(1000)]
ratio = 6.3

list(map(lambda x:x*ratio, li))
map函数调用
df = pd.read_csv(601318.csv, header=None, names=list(asdfghjk))
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df = pd.read_csv(601318.csv,index_col=1, parse_dates=[date])
df
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df.groupby(key1).sum()
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---恢复内容结束---

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原文:https://www.cnblogs.com/52forjie/p/8395179.html

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