本文主要是介绍python panda是什么意思,Python+Pandas入门1——简介,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
1.Pandas学习目的
import pandas as pd#为了方便实用pandas 采用pd简写
Pandas(Python的一个数据分析包)提供高效的操作数据集所需的工具。
1、简单导入导出文件。
a 、Pandas : 获取单元格数据只需要pd.read_excel()
2、快速便捷地处理数据的函数和方法。
a、按某列分组统计数目
b、获取某列集合
c、某列排名
d、通过标题返回某列数据
相对openpyxl而言,个人感觉,pandas更加面向业务
2.Pandas数据结构
维数
名称
描述
1
Series
带标签的一维同构数组
2
DataFrame
带标签的,大小可变的,二维异构表格
>Series
类似一维数组。
由索引和数据构成
一组索引绑定一组数据
索引从0开始计数的,在表格左边
import pandas as pd
series=pd.Series(["a","b","c","d","f","g"])
##series输出:
0 a
1 b
2 c
3 d
4 f
5 g
dtype: object
>DataFrame
类似表格数据
每列数据类型可变
索引包括行索引(index)和列索引(column)
import pandas as pd
order_count = {'nanjing':201614, 'shanghai':266105, 'hangzhou':21477,'zhengzhou':11275 , 'beijing':2271}
price = {'nanjing':201614, 'shanghai':266105, 'hangzhou':21477,'zhengzhou':11275 , 'beijing':2271}
order_count_se = pd.Series(order_count)
price_se = pd.Series(price)
df1 = pd.DataFrame({'order_cnt': order_count_se , 'price':price_se })
##df1 输出:
order_cnt price
nanjing 201614 201614
shanghai 266105 266105
hangzhou 21477 21477
zhengzhou 11275 11275
beijing 2271 2271
3.Pandas学习方法
个人感觉,站在业务角度,从五个方面去理解pandas,从而达到快速上手。分别是:导入导出、数据查看、数据分析、数据处理、可视化
4、教学链接
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