数据分析----pandas的使用

学习使用每件三方库, 都需要先下载
pip install pandas
下载完成后,导入pandas
import pandas as pd
在这里将pandas导入, 用pd代替使用,方便我们书写
1, Series的使用:

s = pd.Series([3,-5,7,4],index=['a','b','c','d'])
2, DataFrame
使用字典创建一个DataFrame，字典的Key会自动成为索引,一个Key默认对应一列数据
data= {'Country':['Belgium','India','Brazil'], 'Capital': ['Brussels', 'New Delhi', 'Brasília'], 'Population': [11190846, 1303171035, 207847528]}
df = pd.DataFrame(data,columns=['Country', 'Capital', 'Population'])
df.head(2) 提取头两行
df.tail(2)提取结尾数据,参数制定从结尾开始多少行
DataFrame存储数据库,示例:

date_range
# 生成从20180101开始的时间序列默认增加单位是天 dates = pd.date_range('20180101',periods=10)表示从20180101增加10天
pandas支持所有的切片操作

pandas 可以加载很多数据结构
df=pd.read_csv('xxx.csv')
df=pd.read_json('xxx.json')
df=pd.read_excel('xxxx.xlsx')等等,
df.info()查看数据的基本信息
选其中的一列,可以使用df.列名 or df['列名']的方式
将缺失数据(NaN)填充为0，也可以自己根据项目需求指定其他数据,使用df.fillna(0)
将缺失数据的行移除(默认操作,可以使用df_score.dropna(axis=1),0:按行,1:按列
df.dropna()

pandas的内外链接
示例:

更多pandas功能操作请查看文档:https://download.csdn.net/download/qq_42938842/10790103