怎么在Python中使用pandas實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析

怎么在Python中使用pandas實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析？很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

一、比較運(yùn)算符和比較方法

比較運(yùn)算符用于判斷是否相等和比較大小，Python中的比較運(yùn)算符有==、!=、<、>、<=、>=六個，Pandas中也一樣。

在Pandas中，DataFrame和Series還支持6個比較方法，詳見下表。

對于比較操作，==和!=支持各種類型的數(shù)據(jù)互相比較，而<、>、<=、>=對數(shù)據(jù)類型有限制，如整數(shù)可以與浮點(diǎn)數(shù)比較大小，但整數(shù)不能與字符串比較大小，會報錯。這一點(diǎn)，適用于后面的所有比較。

二、兩個DataFrame比較

1. 用算術(shù)運(yùn)算符比較

兩個DataFrame進(jìn)行比較，是將DataFrame中對應(yīng)位置的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。

使用比較運(yùn)算符，兩個DataFrame的形狀必須相同，索引必須相等(索引順序必須相同)，否則會報錯。

2. 用比較方法比較

直接用DataFrame調(diào)用比較方法，傳入另一個DataFrame，即可完成比較操作。

使用比較方法時，兩個DataFrame的形狀可以不相同，索引也可以不相同。結(jié)果是能兼容兩個被比較DataFrame的新DataFrame，原理如下圖。

三、兩個Series比較

1. 用算術(shù)運(yùn)算符比較

使用比較運(yùn)算符，兩個Series的長度必須相同，索引必須相等(索引順序必須相同)，否則會報錯。

2. 用比較方法比較

使用比較方法，兩個Series的長度可以不相同，索引也可以不相同。結(jié)果是能兼容兩個被比較Series的新Series，原理同DataFrame。

四、與數(shù)字或字符串比較

1. DataFrame與數(shù)字比較

用DataFrame中的每個數(shù)據(jù)都與數(shù)字進(jìn)行比較，返回對應(yīng)位置的布爾值，Series同理。比較方法和運(yùn)算符作用相同。

2. DataFrame與字符串比較

將每個數(shù)據(jù)都與指定的字符串進(jìn)行比較，Series同理。比較方法和運(yùn)算符作用相同。

用多維數(shù)據(jù)與單個數(shù)據(jù)進(jìn)行比較時，要注意數(shù)據(jù)的類型，如果有不支持的比較，會報錯。

五、與array進(jìn)行比較

python主要應(yīng)用領(lǐng)域有哪些

1、云計算，典型應(yīng)用OpenStack。2、WEB前端開發(fā)，眾多大型網(wǎng)站均為Python開發(fā)。3.人工智能應(yīng)用，基于大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)而發(fā)展出來的人工智能本質(zhì)上已經(jīng)無法離開python。4、系統(tǒng)運(yùn)維工程項目，自動化運(yùn)維的標(biāo)配就是python+Django/flask。5、金融理財分析，量化交易，金融分析。6、大數(shù)據(jù)分析。

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