Pandas入门:二维表格结构与数据分析基础
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更新于2024-07-09
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本章节是关于《从零开始学Python数据分析》中Pandas库的入门与实战部分,Pandas是Python数据分析的核心工具,以其DataFrame数据结构在数据处理和分析中发挥着关键作用。Pandas提供了两种主要的数据结构:Series和DataFrame。
1. Series数据结构
- Series是一种类似于一维数组的数据结构,由一组有序的元素(数值或字符串)和对应的标签(索引)组成。例如,通过列表创建Series时,如果没有指定索引,Pandas会自动为数据赋以连续的整数索引。
- Series的关键特性包括:标签可以重复,可以通过标签访问特定位置的数据,支持算数运算,如加减乘除等。
- 示例中,通过`pd.Series`函数创建了两个Series:一个用整数索引,另一个用字母索引。同时,Series还提供了`.values`获取数值数组,`.index`获取索引对象,以及通过标签访问特定元素的功能。
2. DataFrame数据结构
- DataFrame是Pandas的主要数据结构,它是一个二维表格,类似于电子表格或SQL表。每一列可以是不同的数据类型,且行和列都有明确的标签,允许高效的数据操作和分析。
- 创建DataFrame时,可以提供列表或列表的列表作为数据,同时指定相应的列名(默认是数字)。例如,`pd.DataFrame`创建了一个包含两个列的DataFrame,其中一个列是整数,另一个列是带有负号的整数。
- DataFrame同样提供了`.values`获取数值数组,`.index`获取行索引,`.columns`获取列名,以及通过列名或索引访问特定列或行的功能。
通过字典数据创建DataFrame是另一种常用方式,其中字典的键作为列名,值作为对应列的数据。这对于数据预处理和导入时非常实用,因为可以直接根据数据的结构组织数据。
总结来说,本章主要介绍了如何利用Pandas的Series和DataFrame结构进行基础的数据操作,包括创建、索引访问、数组操作和基本的数据类型处理。掌握这两种数据结构是进行Python数据分析的基础,后续章节可能会深入探讨数据清洗、统计分析、数据合并和分组等高级功能。
2019-08-11 上传
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