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d定义:

pandas是一个强大的Python数据分析的工具包。

pandas是基于NumPy构建的。

安装方法:

pip install pandas

import pandas as pd

pandas的主要功能

具备对其功能的数据结构DataFrame、Series

集成时间序列功能

提供丰富的数学运算和操作

灵活处理缺失数据

Series

定义:Series是一种类似于一位数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据标签（索引）组成。

创建方式:

创建方式：
pd.Series([4,7,-5,3])
pd.Series([4,7,-5,3],index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘])
pd.Series({‘a‘:1, ‘b‘:2})
pd.Series(0, index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d’])

获取值数组和索引数组：values属性和index属性

Series比较像列表（数组）和字典的结合体。

实例:

sr=pd.Series([1,2,3,4],index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘])

sr[‘a‘:‘c‘]

==>
a   -4
b    3
c    5
dtype: int64

sr[[‘a‘,‘d‘]]

==
a   -4
d    6
dtype: int64

判断 条件是键不是值
‘b‘ in sr
==
true

1 in sr
==
flase

取值: 取值的方法和字典相类似
sr.get(‘a‘,0)

判断,切片,取值

sr=pd.Series([1,2,3,4],index=[‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘a‘])

b    1
c    2
d    3
a    4
dtype: int64

sr.iloc[1]   #取索引为1
==
2

sr.ilc[2]  #取索引为2
==
3

取索引

sr=pd.Series([1,2,3,4],index=[‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘a‘])
sr1=pd.Series([5,6,7,8,9],index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘])
sr2=pd.Series([5,6,7,8,9,10],index=[‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘,‘f‘])

sr+sr1
==
a     9.0
b     7.0
c     9.0
d    11.0
e     NaN
dtype: float64
PS:多出来的值只是NAN

add方法
sr3=sr.add(sr2,fill_value=0)

sr3:
==
a     9.0
b     7.0
c     9.0
d    11.0
e     9.0
f    10.0
dtype: float64

用add方法:没有就加上,不会出现Nan

add方法和 a+b区别

sr4

a     9.0
b     7.0
c     9.0
d    11.0
e     NaN
dtype: float64

sr4.notnull()
a     True
b     True
c     True
d     True
e    False
dtype: bool

sr4[sr4.notnull()]  #把是NAN的去掉

a     9.0
b     7.0
c     9.0
d    11.0

sr4.dropna()  #也是直接去掉为nan的
a     9.0
b     7.0
c     9.0
d    11.0
dtype: float64

notnull()和dropna()

sr=pd.DataFrame({‘one‘:[1,2,3,4],‘two‘:[32,4,5,6]},index=[‘a‘,‘s‘,‘d‘,‘q‘])

import random
li = [random.uniform(10,20) for _ in range(1000)]
ratio = 6.3

list(map(lambda x:x*ratio, li))

map函数调用

df = pd.read_csv(‘601318.csv‘, header=None, names=list(‘asdfghjk‘))

df = pd.read_csv(‘601318.csv‘,index_col=1, parse_dates=[‘date‘])
df

df.groupby(‘key1‘).sum()

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原文地址：https://www.cnblogs.com/52forjie/p/8395179.html