Pandas数据分析有几种方式 怎样做到
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今天这篇给大家分享的知识是“Pandas数据分析有几种方式，怎样实现？”,小编觉得挺不错的，对大家学习或是工作可能会有所帮助，对此分享发大家做个参考，希望这篇“Pandas数据分析有几种方式，怎样实现？”文章能帮助大家解决问题。 Pandas是最流行的用于数据分析的 Python 库。它提供高度优化的性能，后端源代码完全用C或Python编写。 我们可以通过以下方式分析 pandas 中的数据： 1.Series 2.数据帧 Series Series 是 pandas 中定义的一维（1-D）数组，可用于存储任何数据类型。 代码 #1 创建 Series # 创建 Series 的程序 # 导入 Panda 库 import pandas as pd # 使用数据和索引创建 Series a = pd.Series(Data, index = Index) 登录后复制 在这里，数据可以是： 一个标量值，可以是 integerValue、字符串 可以是键值对的Python 字典 一个Ndarray 注意：默认情况下，索引从 0、1、2、...(n-1) 开始，其中 n 是数据长度。 代码 #2 当 Data 包含标量值时 # 使用标量值创建 Series 的程序 # 数值数据 Data =[1, 3, 4, 5, 6, 2, 9] # 使用默认索引值创建系列 s = pd.Series(Data) # 预定义的索引值 Index =['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'] # 创建具有预定义索引值的系列 si = pd.Series(Data, Index) 输出： 具有默认索引的标量数据 带索引的标量数据 代码#3 当数据包含字典时 # 创建词典 Series 程序 dictionary ={'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5} # 创建字典类型 Series sd = pd.Series(dictionary) 字典类型数据 代码 #4 当 Data 包含 Ndarray # 创建 ndarray series 的程序 # 定义二维数组 Data =[[2, 3, 4], [5, 6, 7]] # 创建一系列二维数组 snd = pd.Series(Data) 数据作为 Ndarray 数据框 DataFrames是 pandas 中定义的二维（2-D）数据结构，由行和列组成。 代码 #1 创建 DataFrame # 创建 DataFrame 的程序 # 导入库 import pandas as pd # 使用数据创建 DataFrame a = pd.DataFrame(Data) 在这里，数据可以是： 一本或多本词典 一个或多个Series 2D-numpy Ndarray 代码 #2 当数据是字典时 # 使用两个字典创建数据框的程序 # 定义字典 1 dict1 ={'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4} # 定义字典 2 dict2 ={'a':5, 'b':6, 'c':7, 'd':8, 'e':9} # 用 dict1 和 dict2 定义数据 Data = {'first':dict1, 'second':dict2} # 创建数据框 df = pd.DataFrame(Data) 带有两个字典的 DataFrame 代码 #3 当数据是Series时 # 创建三个系列的Dataframe的程序 import pandas as pd # 定义 series 1 s1 = pd.Series([1, 3, 4, 5, 6, 2, 9]) # 定义 series 2 s2 = pd.Series([1.1, 3.5, 4.7, 5.8, 2.9, 9.3]) # 定义 series 3 s3 = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd', 'e']) # 定义 Data Data ={'first':s1, 'second':s2, 'third':s3} # 创建 DataFrame dfseries = pd.DataFrame(Data) 三个 Series 的 DataFrame 代码 #4 当 Data 为 2D-numpy ndarray注意：在创建 2D 数组的 DataFrame 时必须保持一个约束 - 2D 数组的维度必须相同。 # 从二维数组创建 DataFrame 的程序 # 导入库 import pandas as pd # 定义 2d 数组 1 d1 =[[2, 3, 4], [5, 6, 7]] # 定义 2d 数组 2 d2 =[[2, 4, 8], [1, 3, 9]] # 定义 Data Data ={'first': d1, 'second': d2} # 创建 DataFrame df2d = pd.DataFrame(Data) 带有 2d ndarray 的 DataFrame 以上就是关于“Pandas数据分析有几种方式，怎样实现？”的介绍了，感谢各位的阅读，如果大家想要了解更多相关的内容，欢迎关注群英网络，小编每天都会为大家更新不同的知识。 （编辑：银川站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
