前言
1、Python 的 Pandas 是一个基于 Python 构建的开源数据分析库,它提供了强大的数据结构和运算功能。
2、
Pandas 是 Python 数据分析核心库。涵盖 Series 与 DataFrame 数据结构创建、索引操作(loc/iloc)、数据筛选与修改、算术运算及统计方法(describe, apply)。通过案例演示了均值计算与第二大值筛选等实操技巧,适合初学者掌握 Pandas 基础用法。

1、Python 的 Pandas 是一个基于 Python 构建的开源数据分析库,它提供了强大的数据结构和运算功能。
2、
接下来我们将逐步介绍它的用法。
简写为 pd。
import pandas as pd
从 0 开始存储。
1、index 的输出类似于 range: start 代表起始标签;stop 代表结束标签(不会到这个值,到 n-1 值);step 代表步长。
2、values: 直接查看下标的值,记得是从 0 开始的值。
可以看到数组中 1 的标签不是默认值 0 了,而是标签 5。如果利用想输出下标 0,这时候会报错,我们要使用到 iloc 和 loc。
解释: 1、iloc 是原下标,也就是默认值,计算机的记忆。 2、loc 是修改过的下标,我们把它叫作标签,标签是由我们自主给的,计算机并不会自己产生。
可以看到计算机的下标 1 的值是 2。 可以看到我们给的标签 1 的值是 5。
1、这里的我们所理解的键其实就是数据的标签,大部分的人可能会理解为这里是一个字典或者一个数组,其实都不是,是一个一维数据。
2、什么是键?如果不知道,就需要回头学习 python 基础了。 键是字典的一个解释,前键后值,称为键值对,如下:"键":值。
3、修改数据 使用 loc,找标签'小张'让他的值等于 95,可以看到被修改了。
4、筛选数据 这里的 & 就是 python and 的意思。
可以看到需要链接 s1,如果没有 s1,那会导致数据相加错误,出现 NaN。 这个时候,我们应该使用 add: 在 s1 的基础上 add(s2, fill_value="如果出现没有值的情况,以 0 代替")。
apply() 对数据批量处理。
标签名要统一,否则会报错;但是可以缺少,但数据也要缺少,一一对应。 特别:标签会自动排序好。
1、查看班级数据。 2、查看成绩数据。 3、查看学号和成绩,这里我们需要再加一个【】,如果不加会报错。
注意:loc 和 iloc 的区别。
注意:3 是终止,并不会执行,如果想小红到小丽,需要 [1:4]。
1、单单判断数据,输出布尔值。 2、判断完数据并提取数据,输出数据。
注意:如果 head() 不输入任何的值,那他的默认值为 5,输出前 5 行数据。
我们先导入要使用的数据。 添加考试 4 的数据。 drop:就是删除的意思。 axis:用来指定是行还是列。
可以看到删除了行的 002 和 004。 可以看到删除了列的考试 2 和考试 4。
1、student 的数据请看目录二十二。 2、先定于一个数据 bonus,让他们两个相加。 3、注意:运行一次相加一次;标签要一一对应,否则会导致数据错误。 相加完之后不会改变原数据,如果需要改变原数据,全部都是要重新赋值。 实现重新赋值,以考试 4 为例。
mean(axis=1):求平均值每一行。 这里可能会导致理解冲突,上面解释 axis=0 代表行,axis=1 代表列,但是 mean(axis=1) 为什么代表的是行???请看下面的解释。 可以理解为如果被包含,则方向相反。 行对列操作。 列对行操作。
1、loc[:,"考试 1":"考试 3"] 其实就是 loc["001":"006","考试 1":"考试 3"]。 2、lambda x:定义匿名函数 x。 3、np.sort(x):使用 numpy 库的 sort 方法,进行升序。 4、np.sort(x)[-2]:升序完后提取倒数第二个值,也就是第二大的值,然后返回匿名函数 x。

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