Python数据分析库pandas基本操作方法

pandas是什么？

是它吗？

。。。。很显然pandas没有这个家伙那么可爱。。。。

我们来看看pandas的官网是怎么来定义自己的：

pandas is an open source, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language.

很显然，pandas是python的一个非常强大的数据分析库！

让我们来学习一下它吧！

1.pandas序列

import numpy as np import pandas as pd  s_data = pd.Series([1,3,5,7,np.NaN,9,11])#pandas中生产序列的函数，类似于我们平时说的数组 print s_data 

2.pandas数据结构DataFrame

import numpy as np import pandas as pd  #以20170220为基点向后生产时间点 dates = pd.date_range('20170220',periods=6) #DataFrame生成函数，行索引为时间点，列索引为ABCD data = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD')) print data print print data.shape print print data.values 

3.DataFrame的一些操作(1)

import numpy as npimport pandas as pd#设计一个字典d_data = {'A':1,'B':pd.Timestamp('20170220'),'C':range(4),'D':np.arange(4)}print d_data#使用字典生成一个DataFramedf_data = pd.DataFrame(d_data)print df_data#DataFrame中每一列的类型print df_data.dtypes#打印A列print df_data.A#打印B列print df_data.B#B列的类型print type(df_data.B)

4.DataFrame的一些操作(2)

import numpy as np import pandas as pd  dates = pd.date_range('20170220',periods=6) data = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD')) print data print #输出DataFrame头部数据，默认为前5行 print data.head() #输出输出DataFrame第一行数据 print data.head(1) #输出DataFrame尾部数据，默认为后5行 print data.tail() #输出输出DataFrame最后一行数据 print data.tail(1) #输出行索引 print data.index #输出列索引 print data.columns #输出DataFrame数据值 print data.values #输出DataFrame详细信息 print data.describe() 

5.DataFrame的一些操作(3)

import numpy as np import pandas as pd  dates = pd.date_range('20170220',periods=6) data = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD')) print data print #转置 print data.T #输出维度信息 print data.shape #转置后的维度信息 print data.T.shape #将列索引排序 print data.sort_index(axis = 1) #将列索引排序，降序排列 print data.sort_index(axis = 1,ascending=False) #将行索引排序，降序排列 print data.sort_index(axis = 0,ascending=False) #按照A列的值进行升序排列 print data.sort_values(by='A')