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前言

一、pandas是什么？

二、安装

1.pip install pandas

2.Series(系列）

  可以通过索引标签获取和设置值

总结

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前言

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、pandas是什么？

pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

 

二、安装

1.pip install pandas

 pip install pandas
Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Collecting pandas
  Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/67/a3/903393efaae5be8c11cd01ea5b950bc9950096574ef9ca79466779840b63/pandas-1.5.2-cp310-cp310-macosx_10_9_x86_64.whl (12.0 MB)
Collecting numpy>=1.21.0
  Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/0f/ae/dad4b8e7c65494cbbd1c063de114efaf9acd0f5f6171f044f0d4b6299787/numpy-1.23.5-cp310-cp310-macosx_10_9_x86_64.whl (18.1 MB)
Collecting pytz>=2020.1
  Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/85/ac/92f998fc52a70afd7f6b788142632afb27cd60c8c782d1452b7466603332/pytz-2022.6-py2.py3-none-any.whl (498 kB)
Collecting python-dateutil>=2.8.1
  Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/36/7a/87837f39d0296e723bb9b62bbb257d0355c7f6128853c78955f57342a56d/python_dateutil-2.8.2-py2.py3-none-any.whl (247 kB)
Collecting six>=1.5
  Using cached https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/d9/5a/e7c31adbe875f2abbb91bd84cf2dc52d792b5a01506781dbcf25c91daf11/six-1.16.0-py2.py3-none-any.whl (11 kB)
Installing collected packages: six, pytz, python-dateutil, numpy, pandas
Successfully installed numpy-1.23.5 pandas-1.5.2 python-dateutil-2.8.2 pytz-2022.6 six-1.16.0
安装pandas 1.5.2 版本

2.Series(系列）

在处理表格数据（例如存储在电子表格或数据库中的数据）时，panda是适合您的工具。熊猫将帮助您探索、清理和处理数据。在panda中，数据表称为DataFrame。

我们将从pandas基本数据结构的快速、非全面概述开始，让您开始。关于数据类型、索引、轴标签和对齐的基本行为适用于所有对象。

代码如下（示例）：DataFrame

import numpy as np
import pandas as pd

series = pd.Series(np.random.randn(5), index=["a", "b", "c", "d", "e"])
print(series)

运行 index 实际是'a','b','c','d','e'

 如果没有后面的index

import numpy as np
import pandas as pd

series = pd.Series(np.random.randn(5), index=["a", "b", "c", "d", "e"])
print(series)

series = pd.Series(np.random.randn(5))
print(series)

 

  可以通过索引标签获取和设置值

0   -0.930772
1   -1.134193
2    1.306036
3   -0.240275
4   -0.760152
dtype: float64
series[0]:-0.9307715249907259

通过index进行获取记录，0为首个

 

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总结

Pandas1.5.2 学习心得,好好学习！