一:series和读取外部数据
1.1pandas的series的了解
1.1.1 为什么要学习pandas
numpy能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够。很多时候,我们的数据除了数值之外,还有字符串,还有时间序列等
比如:我们通过爬虫获取到了存储在数据库中的数据
比如:之前youtube的例子中除了数值之外还有国家的信息,视频的分类(tag)信息,标题信息等。所以,numpy能够帮助我们处理数值,但是pandas除了处理数值之外(基于numpy),还能够帮助我们处理其他类型的数据
1.1.2什么是pandas
pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language. 1.1.3pandas的常用数据类型
1.Series一维,带标签数组 2.DataFrame二维,Series容器
1.1.4pandas之创建Series创建
通过列表创建(不指定索引,索引值默认从0开始,往后递增)
指定索引
通过字典类型创建pandas之Series创建(字典的键变成了索引,字典的值就是对应的值)
1.1.5pandas之Series切片和索引
切片:直接传入start end 或者步长即可
索引:一个的时候传入序号或者index,多个的时候传入序号或者index的列表
通过索引取值
通过位置取值(数字0,1就是要取第几行的数据)
取连续或者不连续的多行
1.1.5pandas之Series切片和索引
1.2pandas读取外部数据
读取csv文件
我们的这组数据存在csv中,我们直接使用pd. read_csv即可
二:dataframe
2.1pandas的dataFrame的创建
指定行,列索引(index行,columns列)
通过字典的形式创建DataFrame
通过列表的形式创建DataFrame(缺失的数据会用NaN代替)
2.2Dataframe的描述信息
2.3Dataframe的索引
pandas之取行或者列
取前20行数据
pandas之loc(获取行的时候,列的那一行不需要管,获取列的时候,行的那一行需要打上冒号)
取具体某个值
取一整行
取一整列
取多行
pandas之iloc
取某一行
取某一列
取不连续的多列
2.4bool索引和缺失数据的处理
pandas之布尔索引
pandas之字符串方法
缺失数据的处理
三:统计方法和字符串离散化
3.1pandas的常用统计方法
3.1电影书直方图