Python Pandas基础教程:数据表操作与处理
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更新于2024-08-30
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"这篇资源主要介绍了Python中pandas库的基础使用和操作,包括如何生成数据表,以及数据表的信息查看方法。"
在Python数据分析领域,pandas库是不可或缺的工具,它提供了高效的数据结构和丰富的数据操作功能。下面将详细阐述资源中提到的知识点:
一、生成数据表
1. 导入pandas库:`import pandas as pd` 是最常用的导入方式,通常还会导入numpy库,因为pandas很多操作会依赖numpy进行数值计算。
2. 读取CSV或Excel文件:`pd.read_csv()` 和 `pd.read_excel()` 分别用于读取CSV和Excel文件,`header=1` 表示第一行作为列名。
3. 创建DataFrame:`pd.DataFrame()` 可以通过字典生成DataFrame,如示例中创建了一个包含三列的数据表。
二、数据表信息查看
1. 维度查看:`shape` 属性返回一个元组,表示DataFrame的行数和列数。
2. 数据表基本信息:`info()` 函数提供关于DataFrame的简要统计信息,包括非空值数量、数据类型等。
3. 列数据格式:`dtypes` 返回一个Series,显示每列的数据类型。
4. 某一列数据类型:`df['column_name'].dtype` 显示指定列的数据类型。
5. 空值检查:`isnull()` 应用于整个DataFrame,返回布尔DataFrame,指示哪些值为缺失。
6. 检查特定列的空值:`df['column_name'].isnull().sum()` 统计某一列的空值数量。
7. 查看唯一值:`unique()` 函数返回指定列的所有唯一值。
8. 数据表的值:`values` 属性返回DataFrame的NumPy数组形式。
9. 列名称:`columns` 属性返回列的名称列表。
10. 查看数据前几行或后几行:`head(n)` 和 `tail(n)` 分别显示前n行和后n行数据。
在示例中还展示了如何使用`np.where()` 函数根据条件设置新列,`fillna()` 方法用于填充缺失值,`loc` 和 `iloc` 分别基于标签和整数位置进行索引。
总结,这个资源是pandas基础操作的简单教程,涵盖了生成数据表、读取文件以及查看数据表信息等核心操作,对于初学者来说是非常实用的起点。在实际应用中,pandas的功能远不止这些,还包括数据清洗、合并、分组、排序、时间序列分析等复杂操作,学习pandas能够极大提升数据处理的效率。
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