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Python数据分析Pandas库数据结构(一)

来源:918天堂   发布时间:2019-07-01   点击量:104

pandas数据结构

1.生成一维矩阵模拟数据

import pandas as pdimport numpy as nps = pd.Series([1,2,3,4,np.nan,9,9])s2 = pd.date_range("20181201",periods=6)#periods周期

2.生成二维矩阵模拟数据

import pandas as pdimport numpy as np#(1)创建二维矩阵df = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],columns=list("ABC"),index=data_index)#(2)创建二维矩阵自动生成df1 = pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3),columns=list("ABC"),index=data_index)df1#(3)字典的方式data_index = pd.date_range("20181016",periods=3)df2 = pd.DataFrame({    "A":[1,2,3],    "B":[4,5,6],    "C":[7,8,9]},index=data_index)df2

3.排序

索引操作

1.索引默认从0开始

操作列df["列名"] df[["列1","列2".....]]

操作行:df.loc/at[0] df.loc/at[0:3] df.loc/at[[1,5,6]

2.索引被替换为字符串或时间

操作列,:根据列名操作,无变化,同上

操作行:df.loc[0:3]报错 用df.iloc/iat[0:3]代替

 

按照条件筛选

df[df>0] 取出所有大于0的元素

df[df.列名>0] 取出对应列大于0的数据

isin([值1,值2..]) 判断数据在列表内.返回True/False

赋值

df["新列名"] = 值 创建新列

df["列名"] = 新值

df.iloc[1:3,"A"] = 值

空值判断

空判断df.isna()返回True/False

填充: df.fillna(value=值) ,如果为空,则用值代替

删除空值:df.dropna(how=any/all)

import pandas as pdimport numpy as np#重置索引df2.iloc[1,2] = np.nandf2#判断df2.isna()#填充数据df3 = df2.fillna(value="bb")#替换,把空值得数据替换成bb,不操控原数组,df3#删除有空值的数据,整行都删除df2.dropna()#当数组索引数据都为空的时候才删除数据df2.dropna(how="all")df2#删除有空值的数据,整行都删除,原数组不变xx = df2.dropna(how="any")xx

 

 未完待续~~~~~

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