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浅析Python数据处理

2020-02-22 23:58:19
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来源:转载
供稿:网友

Numpy、Pandas是Python数据处理中经常用到的两个框架,都是采用C语言编写,所以运算速度快。Matplotlib是Python的的画图工具,可以把之前处理后的数据通过图像绘制出来。之前只是看过语法,没有系统学习总结过,本博文总结了这三个框架的API。

以下是这三个框架的的简单介绍和区别:

Numpy:经常用于数据生成和一些运算 Pandas:基于Numpy构建的,是Numpy的升级版本 Matplotlib:Python中强大的绘图工具

Numpy

Numpy快速入门教程可参考:Numpy tutorial

Numpy属性

ndarray.ndim:维度

ndarray.shape:行数和列数,例如(3, 5)

ndarray.size:元素的个数

ndarray.dtype:元素类型

Numpy创建

array(object, dtype=None):使用Python的list或者tuple创建数据

zeors(shape, dtype=float):创建全为0的数据

ones(shape, dtype=None):创建全为1的数据

empty(shape, dtype=float):创建没有初始化的数据

arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None):创建固定间隔的数据段

linspace(start, stop, num=50, dtype=None):在给定的范围,均匀的创建数据

Numpy运算

加、减:a + b、a - b

乘:b*2、10*np.sin(a)

次方:b**2

判断:a<35,输出True或False的数组

矩阵乘:np.dot(A,B) 或 A.dot(B)

其他:+=、-+、sin、cos、exp

Numpy索引

数组索引方式:A[1, 1]

切片:A[1, 1:3]

迭代:for item in A.flat

Numpy其他

reshape(a, newshape):改变数据形状,不会对原始数据进行修改,返回一组新数据

resize(a, new_shape):改变数据形状,会对原始数据进行修改,不返回数据

ravel(a):将成一维返回

vstack(tup):上下合并

hstack(tup):左右合并

hsplit(ary, indices_or_sections):水平分割n份

vsplit(ary, indices_or_sections):垂直分割n份

copy(a):深度拷贝

Pandas

Pandas快速入门教程可参考:10 Minutes to pandas

Pandas数据结构

Pandas的数据结构有两种:Series和DataFrame。

Series:索引在左边,值在右边。创建方式如下:

In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])In [5]: sOut[5]: 0  1.01  3.02  5.03  NaN4  6.05  8.0dtype: float64

DataFrame:是一个表格型的数据结构,既有行索引也有列索引, 它可以被看做由Series组成的大字典。创建方式如下:

In [6]: dates = pd.date_range('20130101', periods=6)In [7]: datesOut[7]: DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04',        '2013-01-05', '2013-01-06'],       dtype='datetime64[ns]', freq='D')In [8]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))            
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