Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。需要注意的是,它固然有着两种数据结构,因为它依然是 Python 的一个库,所以 Python 中有的数据类型在这里依然适用。我们分别看一下这两种数据结构:
Series:一维数组。该结构能够放置各种数据类型,比如字符、整数、浮点数等
我们先引入pandas包,这里有一个约定成俗的写法import pandas as pd
将pandas引入,并命其别名为pd
接着将列表[2,3,5,7,11]
放到pd.Series()里面
import pandas as pd
s = pd.Series([2,3,5,7,11],name = 'A')
s
0 2
1 3
2 5
3 7
4 11
Name: A, dtype: int64
同样的,将列['2024-01-01 00:00:00', '2024-01-01 03:00:00','2024-01-01 06:00:00']
放到pd.DatetimeIndex()里面
dts1 = pd.DatetimeIndex(['2024-01-01 00:00:00', '2024-01-01 03:00:00','2024-01-01 06:00:00'])
dts1
DatetimeIndex(['2024-01-01 00:00:00', '2024-01-01 03:00:00',
'2024-01-01 06:00:00'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)
还有另外一种写法pd.date_range
可以按一定的频率生成时间序列
dts2 = pd.date_range(start='2024-01-01', periods=6, freq='3H')
dts2
DatetimeIndex(['2024-01-01 00:00:00', '2024-01-01 03:00:00',
'2024-01-01 06:00:00', '2024-01-01 09:00:00',
'2024-01-01 12:00:00', '2024-01-01 15:00:00'],
dtype='datetime64[ns]', freq='3H')
dts3 = pd.date_range('2024-01-01', periods=6, freq='d')
dts3
DatetimeIndex(['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03', '2024-01-04',
'2024-01-05', '2024-01-06'],
dtype='datetime64[ns]', freq='D')
DataFrame:二维的表格型数据结构,可以理解为Series的容器,通俗地说,就是可以把Series放到DataFrame里面。
它是一种二维表格型数据的结构,既有行索引,也有列索引。行索引是 index,列索引是 columns。类似于初中数学里,在二维平面里用坐标轴来定位平面中的点。
注意,DataFrame又是Pandas的核心!接下来的内容基本上以DataFrame为主
先来看看如何创建DataFrame,上面说过Series也好,DataFrame也罢,本质上都是容器。
千万别被”容器“这个词吓住了,通俗来说,就是里面可以放东西的东西。
从字典创建DataFrame
相当于给里面放dict:先创建一个字典d
,再把d
放进了DataFrame
里命名为df
d = {'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data = d)
df
A | B | C | |
---|---|---|---|
0 | 1 | 4 | 7 |
1 | 2 | 5 | 8 |
2 | 3 | 6 | 9 |
从列表创建DataFrame
先创建了一个列表d
,再把d
放进了DataFrame
里命名为df
d = [[4, 7, 10],[5, 8, 11],[6, 9, 12]]
df1 = pd.DataFrame(
data = d,
index=['a', 'b', 'c'],
columns=['A', 'B', 'C'])
df1
A | B | C | |
---|---|---|---|
a | 4 | 7 | 10 |
b | 5 | 8 | 11 |
c | 6 | 9 | 12 |
从数组创建DataFrame
数组(array)对你来说可能是一个新概念,在Python里面,创建数组需要引入一个类似于Pandas的库,叫做Numpy。与前面引入Pandas类似,我们用 import numpy as np
来引入numpy,命其别名为np。
同样的,先创建一个数组d
,再把d
放进了DataFrame
里命名为df
import numpy as np
d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
df2 = pd.DataFrame(data = d,
index=['a', 'b', 'c'],
columns=['A', 'B', 'C'])
df2
A | B | C | |
---|---|---|---|
a | 1 | 2 | 3 |
b | 4 | 5 | 6 |
c | 7 | 8 | 9 |
以上,我们用了不同的方式来创建DataFrame,接下来,我们看看创建好后,如何查看数据
这里分享一个你一定用得到的小程序——CDA数据分析师考试小程序。 它是专为CDA数据分析认证考试报考打造的一款小程序。可以帮你快速报名考试、查成绩、查证书、查积分,通过该小程序,考生可以享受更便捷的服务。 扫码加入CDA小程序,与圈内考生一同学习、交流、进步!
下一节 《第2节 Pandas简介》
这里分享一个你一定用得到的小程序——CDA数据分析师考试小程序。 它是专为CDA数据分析认证考试报考打造的一款小程序。可以帮你快速报名考试、查成绩、查证书、查积分,通过该小程序,考生可以享受更便捷的服务。 扫码加入CDA小程序,与圈内考生一同学习、交流、进步!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策成为商业常态的今天,数据分析师这一职业正迎来前所未有的机遇与挑战。很多希望转行或初入职场的人士不禁询问:数 ...
2024-12-25数据分析师,这一近年来炙手可热的职业,吸引了大量求职者的注意。凭借在大数据时代中的关键作用,数据分析师不仅需要具备处理数 ...
2024-12-25在当今数字化变革的浪潮中,数据分析师这一职业正迎来前所未有的发展机遇。回想我自己初入数据分析行业时,那种既兴奋又略显谨慎 ...
2024-12-25在当今信息爆炸的时代,数据已经像空气一样无处不在,而数据分析则是解锁这些信息宝藏的钥匙。数据分析的过程就像是一次探险,从 ...
2024-12-25在职场上,拍脑袋做决策的时代早已过去。数据分析正在成为每个职场人的核心竞争力,不仅能帮你找到问题,还能提供解决方案,提升 ...
2024-12-24Excel是数据分析的重要工具,强大的内置功能使其成为许多分析师的首选。在日常工作中,启用Excel的数据分析工具库能够显著提升数 ...
2024-12-23在当今信息爆炸的时代,数据分析师如同一位现代社会的侦探,肩负着从海量数据中提炼出有价值信息的重任。在这个过程中,掌握一系 ...
2024-12-23在现代的职场中,制作吸引人的PPT已经成为展示信息的重要手段,而其中数据对比的有效呈现尤为关键。为了让数据在幻灯片上不仅准 ...
2024-12-23在信息泛滥的现代社会,数据分析师已成为企业决策过程中不可或缺的角色。他们的任务是从海量数据中提取有价值的洞察,帮助组织制 ...
2024-12-23在数据驱动时代,数据分析已成为各行各业的必需技能。无论是提升个人能力还是推动职业发展,选择一条适合自己的学习路线至关重要 ...
2024-12-23在准备数据分析师面试时,掌握高频考题及其解答是应对面试的关键。为了帮助大家轻松上岸,以下是10个高频考题及其详细解析,外加 ...
2024-12-20互联网数据分析师是一个热门且综合性的职业,他们通过数据挖掘和分析,为企业的业务决策和运营优化提供强有力的支持。尤其在如今 ...
2024-12-20在现代商业环境中,数据分析师是不可或缺的角色。他们的工作不仅仅是对数据进行深入分析,更是协助企业从复杂的数据信息中提炼出 ...
2024-12-20随着大数据时代的到来,数据驱动的决策方式开始受到越来越多企业的青睐。近年来,数据分析在人力资源管理中正在扮演着至关重要的 ...
2024-12-20在数据分析的世界里,表面上的技术操作只是“入门票”,而真正的高手则需要打破一些“看不见的墙”。这些“隐形天花板”限制了数 ...
2024-12-19在数据分析领域,尽管行业前景广阔、岗位需求旺盛,但实际的工作难度却远超很多人的想象。很多新手初入数据分析岗位时,常常被各 ...
2024-12-19入门数据分析,许多人都会感到“难”,但这“难”究竟难在哪儿?对于新手而言,往往不是技术不行,而是思维方式、业务理解和实践 ...
2024-12-19在如今的行业动荡背景下,数据分析师的职业前景虽然面临一些挑战,但也充满了许多新的机会。随着技术的不断发展和多领域需求的提 ...
2024-12-19在信息爆炸的时代,数据分析师如同探险家,在浩瀚的数据海洋中寻觅有价值的宝藏。这不仅需要技术上的过硬实力,还需要一种艺术家 ...
2024-12-19在当今信息化社会,大数据已成为各行各业不可或缺的宝贵资源。大数据专业应运而生,旨在培养具备扎实理论基础和实践能力,能够应 ...
2024-12-19