Python的pandas类库结构参数

 更新时间:2023年07月06日 09:29:20   作者:zhurrm  
pandas是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的,Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具,需要的朋友可以参考下

Pandas

Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库,用于数据分析。

Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库,提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。

Pandas 名字衍生自术语 "panel data"(面板数据)和 "Python data analysis"(Python 数据分析)。

Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集,基础是 Numpy(提供高性能的矩阵运算)。

Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。

Pandas 可以对各种数据进行运算操作,比如归并、再成形、选择,还有数据清洗和数据加工特征。

Pandas 广泛应用在学术、金融、统计学等各个数据分析领域。

使用python进行数据分析时,经常会用Pandas类库处理数据,将数据转换成我们需要的格式。Pandas中的有两个数据结构和处理数据相关,分别是Series和DataFrame。

Pandas 数据结构 - Series

Pandas Series 类似表格中的一个列(column),类似于一维数组,可以保存任何数据类型。

Series 由索引(index)和列组成,函数如下:

pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

参数说明:

  • data:一组数据(ndarray 类型)。
  • index:数据索引标签,如果不指定,默认从 0 开始。
  • dtype:数据类型,默认会自己判断。
  • name:设置名称。
  • copy:拷贝数据,默认为 False。

Pandas 数据结构 - DataFrame

DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共同用一个索引)。

DataFrame 构造方法如下:

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

参数说明:

  • data:一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。
  • index:索引值,或者可以称为行标签。
  • columns:列标签,默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。
  • dtype:数据类型。
  • copy:拷贝数据,默认为 False。

Pandas DataFrame 是一个二维的数组结构,类似二维数组。

到此这篇关于Python的pandas类库结构参数的文章就介绍到这了,更多相关Python的pandas类库内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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