數(shù)據(jù)分析中pandas有什么用

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數(shù)據(jù)分析

• python數(shù)據(jù)科學(xué)的基礎(chǔ)

• 機(jī)器學(xué)習(xí)課程的基礎(chǔ)

• 工具anaconda和jupyter

• matplotlib

• 查看系統(tǒng)字體：fc-list :lang=zh

numpy

• NumPy是使用Python進(jìn)行科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)包

• 官網(wǎng)：https://www.numpy.org.cn/

pandas

• Seres一維數(shù)組

• t.index

• t.values

• DataFrame二維數(shù)組

• 處理方式1:刪除NaN所在的行列dropna(axis=0,how='any',inplace=False)

• 處理方式2:填充數(shù)據(jù)t.fillna(t.mean())#均值,t.fiall(t.median()),t.fillna(0)

  處理為0的數(shù)據(jù)：t[t=0]=np.nan
  當(dāng)然并不是每次為0的數(shù)據(jù)都需要處理
  計(jì)算平均值等情況，nan是不參與計(jì)算的，但是0會(huì)

  
  

• 指定索引：t.index = ['x', 'y']

• 重新設(shè)置索引：t.reindex(['x', 'y'])

• 指定某一列作為index：t.set_index("name", drop=False)

• 返回index的唯一值：t.set_index("name").index.unique()

• 交換levels里面的索引：t.swaplevel()

• 行索引，表明不同行，橫向索引，叫index，0軸，axis=0

• 行索引，表明不同列，縱向索引，叫columns，1軸，axis=1

• t.index 行索引

• t.columns 列索引

• t.values 對(duì)象值，二維ndarray數(shù)組

• t.shape 形狀（行數(shù)，列數(shù)）

• t.dtypes 類型

• t.ndim 數(shù)據(jù)維度

• t.head(3) 顯示頭部幾行，默認(rèn)5行

• t.tail(3) 顯示尾部幾行，默認(rèn)5行

• t.info() 相關(guān)信息概覽：行數(shù)、列數(shù)、列索引、列非空值個(gè)數(shù)、列類型、行類型、內(nèi)存占用

• t.describe() 快速綜合統(tǒng)計(jì)結(jié)果：計(jì)算、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、四分位數(shù)、最小值

• t.loc() 通過標(biāo)簽索引行數(shù)據(jù)

• t.iloc() 通過位置獲取行數(shù)據(jù)

• 判斷數(shù)據(jù)是否為NaN:pd.isnull(t),pd.notnull(t)

• pandas 常用統(tǒng)計(jì)方法

• on:指定列

• how->inner（默認(rèn)）交集方式合并

• how->outer 并集方式合并，NaN補(bǔ)全

• how->left 以左邊為準(zhǔn)合并，NaN補(bǔ)全

• how->right 以右邊為準(zhǔn)合并，NaN補(bǔ)全

• 平均值：df["xx"].mean()

• 最大值：df["xx"].max()

• 最大值索引：df["xx"].idxmax()

• 最小值：df["xx"].max()

• 最小值索引：df["xx"].idxmin()

• 中位數(shù)：df["xx"].median()

• join：默認(rèn)是把行索引相同的數(shù)據(jù)合并到一起t1.join(t2)

• merge：按照指定的列把數(shù)據(jù)按照一定的方式合并到一起t1.merge(t2, on="a", how="inner")

• 時(shí)間序列

• ps.to_datetime(df["timeStamp"])

以上是“數(shù)據(jù)分析中pandas有什么用”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道！