Python酷库之旅-第三方库Pandas(067)

Python酷库之旅-第三方库Pandas

Pandas是一个强劲的Python数据分析工具库，它基于NumPy构建，提供了迅速、灵活且表达能力强的数据结构，旨在使“关系”或“标签”数据的操作既简洁又直观。Pandas非常适合处理诸如表格数据、有序和无序的时间序列、任意矩阵数据（具有行和列标签）以及观测/统计数据集等类型的数据。

安装Pandas

在起始使用Pandas之前，首先需要通过pip命令安装Pandas库：

        pip install pandas
    

Pandas的基础数据结构

Pandas有两个核心的数据结构：Series和DataFrame。

Series

Series是一个一维标签数组，能够保存任何数据类型（整数、字符串、浮点数、Python对象等）。它既有索引也有数据。

        import pandas as pd
        # 创建一个Series对象
        s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
        print(s)
    

DataFrame

DataFrame是一个二维标签数据结构，可以看作是一个Series的容器。它有行索引和列索引，可以被看作是一个有序的字典，存储了列数据。

        import pandas as pd
        # 创建一个DataFrame对象
        data = {
            'apples': [3, 2, 0, 1],
            'oranges': [0, 3, 7, 2]
        }
        df = pd.DataFrame(data)
        print(df)
    

基本操作

Pandas提供了大量的方法来对数据进行操作，包括数据选择、过滤、分组、合并等。

数据选择

        # 选择一列
        column = df['apples']
        
        # 选择多列
        columns = df[['apples', 'oranges']]
        
        # 选择行
        row = df.loc[0]
    

数据过滤

        # 使用条件过滤数据
        filtered_df = df[df['apples'] > 1]
        print(filtered_df)
    

完成语

Pandas是一个非常强劲的工具，适用于各种数据分析和数据科学任务。它的灵活性和多彩的API让用户可以轻松地处理和操作数据。

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