5.Python数据分析—Pandas数据结构详讲

2024-04-04 02:12
文章标签 python 数据结构 pandas 数据分析 详讲

本文主要是介绍5.Python数据分析—Pandas数据结构详讲，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！

5.Python数据分析—Pandas数据结构详讲

  • 摘要
  • 个人简介
  • 简介
  • Series
    • 定义和特点
    • 创建方法
    • 属性和方法
  • DataFrame
    • 定义和特点
    • 创建方法
    • 数据获取和操作
  • 索引对象
    • 种类和应用
    • 作用和管理

摘要

Pandas是一个开源的Python数据分析库，提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具。它的主要数据结构包括DataFrame和Series，可以方便地处理各种类型的数据，如数值、字符串、时间序列等。Pandas具有丰富的数据处理功能，如数据清洗、缺失值处理、数据对齐、分组、合并等。Pandas还提供了数据统计和分析功能，如描述性统计、相关性分析、线性回归等。Pandas广泛应用于金融、社会科学、生物信息学等领域的数据分析任务。

个人简介

🏘️🏘️个人主页：以山河作礼。
🎖️🎖️:Python领域新星创作者，CSDN实力新星认证，CSDN内容合伙人，阿里云社区专家博主，新星计划导师，在职数据分析师。

💕💕悲索之人烈焰加身，堕落者不可饶恕。永恒燃烧的羽翼，带我脱离凡间的沉沦。

在这里插入图片描述

🐘 希望大家能持续支持，共同向前迈进！😁
如果您觉得文章有价值，
欢迎留言💬，点赞👍，收藏🔖并关注我们➕🤝。
🪐💫💫💫💫💫💫💫热门专栏💫💫💫💫💫💫💫🪐
类型专栏
Python基础Python基础入门—详解版
Python进阶Python基础入门—模块版
Python高级Python网络爬虫从入门到精通🔥🔥🔥
Web全栈开发Django基础入门
Web全栈开发HTML与CSS基础入门
Web全栈开发JavaScript基础入门
Python数据分析Python数据分析项目🔥🔥
机器学习机器学习算法🔥🔥
人工智能人工智能

简介

Pandas库是Python中用于数据分析的一个极为重要的工具，它在处理表格形式和各种混杂数据方面展现出了强大的功能。
在这里插入图片描述

  • 数据结构：Pandas主要提供了两种数据结构，即Series和DataFrame。Series是一种一维的数据结构，适合存储单列的数据序列，并且拥有一个与之相关的索引。而DataFrame是一个二维的、大小可变的、潜在的异质的表格型数据结构，非常适合于处理含有多列的数据集。这两种结构的设计使得Pandas特别适合用来处理表格型数据，如Excel表格或SQL数据库中的表。
  • 数据处理：Pandas能够轻松地执行数据清洗和转换任务，例如缺失值的处理、数据对齐和操作等。这些功能对于准备数据分析前的预处理步骤至关重要。
  • 数据分析：除了基础数据操作外，Pandas还支持数据的汇总和统计，以及时间序列分析等功能。它允许用户进行分组、合并以及基于复杂逻辑的数据筛选，从而使得数据分析工作更加高效和灵活。
  • 数据可视化：Pandas与Matplotlib等图形库紧密集成，提供了简单的接口来创建多种类型的图表，帮助用户更好地理解数据分布和趋势。
  • 易用性：Pandas设计之初就注重用户体验，其API简洁明了，即使是初学者也能相对容易地上手并应用于实际问题解决中。
  • 社区支持：作为一个开源项目，Pandas有着活跃的社区支持和丰富的文档资源，这对于用户学习和解决问题非常有帮助。

Series

定义和特点

Pandas中的Series是一种带标签的一维数组，它可以存储多种类型的数据，并且每个数据点都有一个对应的索引标签。

在这里插入图片描述

Series由两部分组成：
一是数据值（values），它们可以是整数、浮点数、字符串或Python对象等类型；
二是索引（index），它用于标记每个数据值，并且可以由整数、字符串、日期等不同类型的标签构成。

Series的特点：

  • 索引唯一性：Series的索引是唯一的，不会出现重复的索引标签，这保证了每个数据点都可以被准确地标识和访问。
  • 自动生成索引：如果在创建Series时没有显式指定索引，Pandas会自动创建一个默认的整数索引，从0开始递增。
  • 灵活性：由于Series具有标签，这使得在数据分析过程中可以更加灵活地操作数据。例如，可以通过索引直接访问、修改或删除特定的数据点。
  • 创建方式多样：Series可以通过传递一个数据数组和一个可选的索引数组来创建。如果没有提供索引数组，则会使用默认的整数索引。
  • 数据类型多样性：Series可以包含不同数据类型的元素，这为处理混合类型的数据提供了便利。

Series是Pandas中的基础数据结构之一，它的设计使得数据分析变得更加高效和直观。通过合理的索引管理，可以快速地对数据集进行切片、切块、聚合和分析等操作。

创建方法

创建Series对象的方法有多种，以下是三种常见的方法及其相关代码示例：

  1. 通过直接传递数据：
    import pandas as pd# 创建一个整数类型的Series
series1 = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])# 创建一个字符串类型的Series
series2 = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd'])# 创建一个混合类型的Series
series3 = pd.Series([1, 'b', 3.0, True])

在这里插入图片描述

  1. 指定索引：
    import pandas as pd# 创建一个带有自定义索引的Series
index = ['A', 'B', 'C', 'D']
series = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=index)

在这里插入图片描述

  1. 通过字典方式创建Series：
    import pandas as pd# 创建一个由字典构成的Series
data_dict = {'A': 10, 'B': 20, 'C': 30, 'D': 40}
series = pd.Series(data_dict)

在这里插入图片描述

属性和方法

Series对象具有以下属性和方法：

  1. dtype：返回Series中数据的类型。例如，如果Series包含整数，则dtype将返回’int64’。

  2. index：返回Series的索引对象，即标签序列。可以通过该属性获取或设置Series的索引值。

  3. values：返回Series中的数据数组，以NumPy数组的形式表示。可以通过该属性获取或修改Series的值。

  4. name：返回或设置Series的名称。名称是一个可选的属性，用于标识Series。

以下是使用这些属性进行数据操作的示例代码：

import pandas as pd# 创建一个Series对象
data = [1, 2, 3, 4, 5]
series = pd.Series(data)# 获取Series的数据类型
print("Data type:", series.dtype)# 获取Series的索引对象
print("Index:", series.index)# 获取Series的值数组
print("Values:", series.values)# 设置Series的名称
series.name = "Numbers"
print("Name:", series.name)

在这里插入图片描述

DataFrame

定义和特点

DataFrame是Pandas库中的一个核心数据结构，它是一个二维表格型数据结构，具有潜在的异质的列和可变的行。
在这里插入图片描述

DataFrame由行和列组成，其中每一行代表一个观测，而每一列则代表一个特定的变量或特征。这种结构类似于Excel表格或数据库中的表，使得DataFrame非常适合于处理实际世界中的结构化数据。

DataFrame的特点：

  • 维度：DataFrame可以有任意数量的行和列，允许灵活地处理不同规模的数据集。
  • 索引：与Series类似，DataFrame也拥有索引。默认情况下，行索引是自动生成的唯一整数索引，但也可以根据需要自定义索引。
  • 列类型多样性：DataFrame每列的数据类型不必相同，这意味着可以在一个DataFrame中存储不同类型的数据，如数值、字符串、日期等，这为数据分析提供了极大的灵活性。
  • 缺失值：DataFrame可以包含缺失值（NaN），Pandas提供了一系列处理缺失值的方法，如填充、删除等。
  • 数据操作：可以通过各种方法对DataFrame进行操作，如添加、删除列，合并行，切片和切块等，这些操作都非常直观和高效。

创建方法

创建DataFrame对象的方法有多种，以下是几种常见的方法及其相关代码示例：

  1. 通过二维数组：
    import pandas as pd# 创建一个二维数组
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

在这里插入图片描述

  1. 通过列表：
    import pandas as pd# 创建两个列表，分别代表行和列的数据
data = [['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3]]# 指定列标签
columns = ['Column1', 'Column2', 'Column3']# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

在这里插入图片描述

  1. 通过字典：
    import pandas as pd# 创建一个字典，其中键是列标签，值是对应列的数据
data_dict = {'Column1': ['a', 'b', 'c'],'Column2': [1, 2, 3],'Column3': [4.0, 5.0, 6.0]
}# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame(data_dict)

在这里插入图片描述

数据获取和操作

获取DataFrame中的特定行或列的数据可以通过以下方法实现：

  1. 通过索引标签：可以使用loc属性来根据行和列的索引标签获取数据。例如，df.loc[row_label, column_label]可以获取指定行和列的数据。

  2. 通过位置索引：可以使用iloc属性来根据行和列的位置索引获取数据。例如，df.iloc[row_index, column_index]可以获取指定行和列的数据。

  3. 通过切片操作：可以使用切片操作符来获取连续的行或列的数据。例如，df[start:end]可以获取从start到end（不包括end）的行数据，而df['column_name']可以获取名为column_name的列数据。

添加、修改或删除行和列的操作可以通过以下方法实现：

  1. 添加行：可以使用append()方法将新的行添加到DataFrame中。例如，df.append(new_row)可以将new_row添加到DataFrame的末尾。

  2. 添加列：可以使用赋值操作符将新的列添加到DataFrame中。例如，df['new_column'] = new_data可以将new_data作为新列添加到DataFrame中。

  3. 修改行或列：可以使用赋值操作符直接修改DataFrame中的行或列。例如，df.loc[row_label, column_label] = new_value可以修改指定行和列的值。

以下是相关代码示例：

import pandas as pd# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Age': [25, 30, 35],'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)# 获取特定行和列的数据
print("Row 1:")
print(df.loc[1])
print("Column 'Age':")
print(df['Age'])# 添加行
new_row = {'Name': 'David', 'Age': 40, 'City': 'Tokyo'}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)
print("DataFrame after adding a row:")
print(df)# 添加列
df['Country'] = ['USA', 'UK', 'France', 'Japan']
print("DataFrame after adding a column:")
print(df)# 修改行或列的值
df.loc[2, 'City'] = 'Berlin'
print("DataFrame after modifying a value:")
print(df)

在这里插入图片描述

索引对象

种类和应用

Pandas中的索引对象类别主要有以下几种：

  1. Int64Index：整数索引，用于存储整数数据。在数据分析中，它通常用于表示数据的行标签或列标签。

  2. MultiIndex：多级索引，用于存储具有多个级别的索引数据。在数据分析中，它常用于处理具有多个维度的数据，如时间序列数据、分组数据等。

  3. DatetimeIndex：日期时间索引，用于存储日期和时间数据。在数据分析中，它常用于处理时间序列数据，如股票价格、气象数据等。

  4. RangeIndex：范围索引，用于存储连续的整数数据。在数据分析中，它通常用于表示数据的行标签或列标签。

  5. CategoricalIndex：分类索引，用于存储分类数据。在数据分析中，它常用于处理具有离散值的数据，如性别、地区等。

这些索引对象在数据分析中的应用如下：

  1. Int64Index和RangeIndex：在数据处理过程中，它们通常用于表示数据的行标签或列标签，方便进行数据筛选、排序等操作。

  2. MultiIndex：在处理具有多个维度的数据时，如时间序列数据、分组数据等，MultiIndex可以方便地表示和操作这些数据。

  3. DatetimeIndex：在处理时间序列数据时，DatetimeIndex可以方便地进行时间相关的计算和操作，如时间差、滑动窗口等。

  4. CategoricalIndex：在处理具有离散值的数据时，CategoricalIndex可以方便地进行分类相关的计算和操作，如分组统计、透视表等。

作用和管理

索引对象在管理轴标签和其他元数据方面的作用：

  1. 轴标签：索引对象可以作为DataFrame的行标签和列标签，方便进行数据的筛选、排序等操作。例如，通过指定行标签或列标签，可以快速地获取或修改某一行或某一列的数据。

  2. 元数据：索引对象还可以存储其他元数据信息，如数据的来源、单位等。这些信息可以帮助我们更好地理解和分析数据。

  3. 数据对齐：在进行数据操作时，索引对象可以帮助我们确保数据的对齐。例如，在进行数据合并时，可以通过索引对象来匹配相同标签的数据，从而避免数据错位的问题。

利用索引从Series和DataFrame中获取或重新赋值数据点：

  1. 使用loc属性：通过指定行标签或列标签，可以快速地获取或修改某一行或某一列的数据。例如，df.loc[row_label, col_label]可以获取或修改DataFrame中指定位置的数据。

  2. 使用iloc属性：通过指定行索引或列索引，可以快速地获取或修改某一行或某一列的数据。例如，df.iloc[row_index, col_index]可以获取或修改DataFrame中指定位置的数据。

  3. 使用布尔索引：通过指定一个布尔条件，可以快速地获取满足条件的数据。例如，df[df['col_name'] > 0]可以获取DataFrame中某列值大于0的所有行。

  4. 使用切片操作：通过指定一个范围，可以快速地获取连续的数据。例如，df.loc[start:end]可以获取DataFrame中指定范围内的所有行。

这篇关于5.Python数据分析—Pandas数据结构详讲的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/874555。

相关文章

Python将博客内容html导出为Markdown格式

Python将博客内容html导出为Markdown格式

《Python将博客内容html导出为Markdown格式》Python将博客内容html导出为Markdown格式,通过博客url地址抓取文章,分析并提取出文章标题和内容,将内容构建成html,再转... 目录一、为什么要搞？二、准备如何搞？三、说搞咱就搞！抓取文章提取内容构建html转存markdown
阅读更多...
Python获取中国节假日数据记录入JSON文件

Python获取中国节假日数据记录入JSON文件

《Python获取中国节假日数据记录入JSON文件》项目系统内置的日历应用为了提升用户体验,特别设置了在调休日期显示“休”的UI图标功能,那么问题是这些调休数据从哪里来呢？我尝试一种更为智能的方法：P... 目录节假日数据获取存入jsON文件节假日数据读取封装完整代码项目系统内置的日历应用为了提升用户体验，
阅读更多...
Python FastAPI+Celery+RabbitMQ实现分布式图片水印处理系统

Python FastAPI+Celery+RabbitMQ实现分布式图片水印处理系统

《PythonFastAPI+Celery+RabbitMQ实现分布式图片水印处理系统》这篇文章主要为大家详细介绍了PythonFastAPI如何结合Celery以及RabbitMQ实现简单的分布式... 实现思路FastAPI 服务器Celery 任务队列RabbitMQ 作为消息代理定时任务处理完整
阅读更多...
Python Websockets库的使用指南

Python Websockets库的使用指南

《PythonWebsockets库的使用指南》pythonwebsockets库是一个用于创建WebSocket服务器和客户端的Python库,它提供了一种简单的方式来实现实时通信,支持异步和同步... 目录一、WebSocket 简介二、python 的 websockets 库安装三、完整代码示例1.
阅读更多...
揭秘Python Socket网络编程的7种硬核用法

揭秘Python Socket网络编程的7种硬核用法

《揭秘PythonSocket网络编程的7种硬核用法》Socket不仅能做聊天室,还能干一大堆硬核操作,这篇文章就带大家看看Python网络编程的7种超实用玩法,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起... 目录1.端口扫描器：探测开放端口2.简易 HTTP 服务器：10 秒搭个网页3.局域网游戏：多人联机对战4.
阅读更多...
使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器

使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器

《使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器》：本文主要介绍如何使用Python快速搭建本地HTTP服务器,轻松实现一键HTTP文件共享,同时结合二维码技术,让访问更简单,感兴趣的小伙伴可以了... 目录1. 概述2. 快速搭建 HTTP 文件共享服务2.1 核心思路2.2 代码实现2.3 代码解读3.
阅读更多...
Python使用自带的base64库进行base64编码和解码

Python使用自带的base64库进行base64编码和解码

《Python使用自带的base64库进行base64编码和解码》在Python中,处理数据的编码和解码是数据传输和存储中非常普遍的需求,其中,Base64是一种常用的编码方案,本文我将详细介绍如何使... 目录引言使用python的base64库进行编码和解码编码函数解码函数Base64编码的应用场景注意
阅读更多...
C#数据结构之字符串(string)详解

C#数据结构之字符串(string)详解

《C#数据结构之字符串(string)详解》：本文主要介绍C#数据结构之字符串(string),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录转义字符序列字符串的创建字符串的声明null字符串与空字符串重复单字符字符串的构造字符串的属性和常用方法属性常用方法总结摘
阅读更多...
Python基于wxPython和FFmpeg开发一个视频标签工具

Python基于wxPython和FFmpeg开发一个视频标签工具

《Python基于wxPython和FFmpeg开发一个视频标签工具》在当今数字媒体时代,视频内容的管理和标记变得越来越重要,无论是研究人员需要对实验视频进行时间点标记,还是个人用户希望对家庭视频进行... 目录引言1. 应用概述2. 技术栈分析2.1 核心库和模块2.2 wxpython作为GUI选择的优
阅读更多...
Pandas使用SQLite3实战

Pandas使用SQLite3实战

《Pandas使用SQLite3实战》本文主要介绍了Pandas使用SQLite3实战,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学... 目录1 环境准备2 从 SQLite3VlfrWQzgt 读取数据到 DataFrame基础用法：读
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2