Pandas实战代码集锦:educoder平台刷题参考
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更新于2024-08-05
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“educoder Pandas 相关实训代码合集,包含Pandas基础操作、数据处理和数据分析的示例。”
在本代码合集中,主要展示了Pandas库在Python中的应用,包括创建Series、DataFrame对象以及读取CSV数据等基本操作。Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大工具,它的设计目标是使数据清洗和转换变得简单,同时也支持复杂的统计计算。
1. 创建Series:
在`create_series`函数中,我们看到如何创建一个Series对象。Series是Pandas的一种一维数据结构,它可以被看作是一种类似于数组(array-like)的对象,但其索引可以是非数字类型。代码首先定义了一个包含整数的列表,并为其分配了字符串索引,然后创建了一个Series对象`series_a`。接着,通过字典`dict_a`创建了另一个Series对象`series_b`,字典的键作为索引,值作为数据。
```python
series_a = Series([1, 2, 5, 7], index=['nu', 'li', 'xue', 'xi'])
```
这里,`index`参数指定了索引,而列表 `[1, 2, 5, 7]` 是数据。
2. 创建DataFrame:
在`create_dataframe`函数中,我们学习了如何构建DataFrame,这是Pandas的核心数据结构,类似于二维表格或电子表格。DataFrame可以理解为一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔值等)。在这里,创建了一个空的DataFrame `df1`,并指定了索引和列名,然后向其中添加了一列新的数据。
```python
df1 = DataFrame(index=['one', 'two', 'three', 'four', 'five'], columns=['states', 'years', 'pops'])
df1['new_add'] = [7, 4, 5, 8, 2]
```
这里,`index`参数定义了行索引,`columns`参数定义了列名,`df1['new_add'] = [7, 4, 5, 8, 2]`是在DataFrame中新增一列,并赋值。
3. 读取CSV数据:
在`read_csv_data`函数中,演示了如何使用Pandas的`read_csv`函数来加载CSV文件。`read_csv`将CSV文件解析成DataFrame对象。
```python
df1 = pd.read_csv('test3/uk_rain_2014.csv', header=0)
```
这里的`header=0`表示第一行作为列名。这将读取指定路径的CSV文件并将其内容存储到DataFrame `df1` 中。
通过这些基本操作,我们可以进行数据的导入、查看、筛选、聚合、合并等进一步的数据分析工作。在实际应用中,Pandas还提供了大量的函数和方法,如数据清洗(处理缺失值、异常值)、数据转换(重塑、分组、排序)、统计分析(描述性统计、假设检验)等功能,是数据科学项目中不可或缺的工具。
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