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d定義:

pandas是一個強大的Python數據分析的工具包。

pandas是基於NumPy構建的。

安裝方法:

pip install pandas

import pandas as pd

pandas的主要功能

具備對其功能的數據結構DataFrame、Series

集成時間序列功能

提供豐富的數學運算和操作

靈活處理缺失數據

Series

定義:Series是一種類似於一位數組的對象，由一組數據和一組與之相關的數據標簽（索引）組成。

創建方式:

創建方式：
pd.Series([4,7,-5,3]) 
pd.Series([4,7,-5,3],index=[‘
 
a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘])               
pd.Series({‘a‘:1, ‘b‘:2})             
pd.Series(0, index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d’])

獲取值數組和索引數組：values屬性和index屬性

Series比較像列表（數組）和字典的結合體。

實例:

sr=pd.Series([1,2,3,4],index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘])

sr[‘a‘:‘c‘]

==>
a   -4
b    3
c    5
dtype: int64

sr[[
 
‘a‘,‘d‘]]

==
a   -4
d    6
dtype: int64

判斷 條件是鍵不是值
‘b‘ in sr
==
true

1 in sr
==
flase


取值: 取值的方法和字典相類似
sr.get(‘a‘,0)

sr=pd.Series([1,2,3,4],index=[‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘a‘])

b    1
c    2
d    3
a    4
dtype: int64

sr.iloc[1]   #取索引為1 
==
2

sr.ilc[2]  #取索引為2
==
3

sr=pd.Series([1,2
 
,3,4],index=[‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘a‘])
sr1=pd.Series([5,6,7,8,9],index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘])
sr2=pd.Series([5,6,7,8,9,10],index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘,‘f‘])

sr+sr1
==
a     9.0
b     7.0
c     9.0
d    11.0
e     NaN
dtype: float64
PS:多出來的值只是NAN


add方法
sr3=sr.add(sr2,fill_value=0)

sr3:
==
a     9.0
b     7.0
c     9.0
d    11.0
e     9.0
f    10.0
dtype: float64

用add方法:沒有就加上,不會出現Nan

sr4

a     9.0
b     7.0
c     9.0
d    11.0
e     NaN
dtype: float64

sr4.notnull()
a     True
b     True
c     True
d     True
e    False
dtype: bool

sr4[sr4.notnull()]  #把是NAN的去掉

a     9.0
b     7.0
c     9.0
d    11.0

sr4.dropna()  #也是直接去掉為nan的
a     9.0
b     7.0
c     9.0
d    11.0
dtype: float64

sr=pd.DataFrame({‘one‘:[1,2,3,4],‘two‘:[32,4,5,6]},index=[‘a‘,‘s‘,‘d‘,‘q‘])

import random
li = [random.uniform(10,20) for _ in range(1000)]
ratio = 6.3

list(map(lambda x:x*ratio, li))

df = pd.read_csv(‘601318.csv‘, header=None, names=list(‘asdfghjk‘))

df = pd.read_csv(‘601318.csv‘,index_col=1, parse_dates=[‘date‘])
df

df.groupby(‘key1‘).sum()

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算法-lowb三人組