十分钟搞定pandas1

【十分钟搞定pandas1】这篇文章主要介绍了Python数据分析库pandas的基本使用，包括创建对象、查看数据、选择数据、处理缺失值、执行相关操作以及合并数据等核心概念。 1. 创建对象： - Series：通过传递list对象，pandas会创建一个具有整型索引的Series。 - DataFrame：可以通过numpy array、时间索引和列标签创建，提供了更丰富的数据结构。 - DataFrame也可由可迭代的字典对象创建，字典的键成为列名，值成为数据。 2. 查看数据详情： - `head()`和`tail()`用于查看数据框的前几行和后几行。 - `info()`展示索引、列和底层的numpy数据类型。 - `describe()`提供快速的统计摘要。 - `transpose()`（T）用于转置DataFrame。 - 排序：可以按轴（`axis`）进行排序，也可以按值进行排序。 3. 选择数据： - 通过列名选择返回Series。 - 通过标签选择，如`df.loc`和`df.iloc`。 - 通过位置选择，如`df.at`和`df.iat`。 - 布尔索引允许根据条件选择数据。 - 使用`where()`和`isin()`方法进行更复杂的过滤和设置。 4. 缺失值处理： - pandas使用`np.nan`表示缺失值，不参与计算。 - `reindex()`可以添加、删除或更改索引，并处理缺失值。 - `dropna()`删除含有缺失值的行或列。 - `fillna()`用于填充缺失值。 - `interpolate()`可以进行插值填充。 5. 相关操作： - 计算描述性统计，如均值、中位数等。 - 对轴进行操作，如在行或列上执行相同操作。 - 自动广播机制允许不同维度的对象间运算。 - 使用`apply()`将函数应用于数据。 6. 合并数据： - `concat()`用于堆叠或连接DataFrame。 - `join()`实现SQL风格的连接。 - `append()`将DataFrame追加到另一DataFrame的底部。 7. 分组操作（Group By）： - 数据分组是数据分析的关键，包括数据拆分、应用函数和组合（聚合）步骤，如`groupby()`函数。 以上是pandas基础操作的快速概览，实际使用中还涉及到更复杂的操作，如合并、重塑、时间序列分析等，这些内容在pandas的官方文档和Cookbook中有详细介绍。掌握这些基本操作，可以帮助用户高效地进行数据清洗、探索和分析。