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  • pythonpandas简单介绍及使用(一)

    万次阅读 多人点赞 2019-06-13 11:00:45
    一、 Pandas简介 1、Python Data Analysis Library 或 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。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具...

    一、  Pandas简介

    1、Python Data Analysis Library 或 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。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

    2、Pandas 是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语,在Pandas中也提供了panel的数据类型。

    3、数据结构:

    Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近,其区别是:List中的元素可以是不同的数据类型,而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效率。

    Time- Series:以时间为索引的Series。

    DataFrame:二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。以下的内容主要以DataFrame为主。

    Panel :三维的数组,可以理解为DataFrame的容器。

    Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。读者应该注意的是,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,也同样还可以使用类自己定义数据类型。只不过,Pandas 里面又定义了两种数据类型:Series 和 DataFrame,它们让数据操作更简单了。

    二、  Pandas安装

    因为pandas是python的第三方库所以使用前需要安装一下,直接使用pip install pandas 就会自动安装pandas以及相关组件。

    三、  Pandas使用

    注:本次操作是在ipython中进行

    1、导入pandas模块并使用别名,以及导入Series模块,以下使用基于本次导入。

    In [1]: from pandas import Series

    In [2]: import pandas as pd

    2、Series

    Series 就如同列表一样,一系列数据,每个数据对应一个索引值。

    Series 就是“竖起来”的 list:

    In [3]: s = Series([1,4,'ww','tt'])

    In [4]: s
    Out[4]:
    0   1
    1   4
    2   ww
    3   tt
    dtype: object

    另外一点也很像列表,就是里面的元素的类型,由你任意决定(其实是由需要来决定)。

    这里,我们实质上创建了一个 Series 对象,这个对象当然就有其属性和方法了。比如,下面的两个属性依次可以显示 Series 对象的数据值和索引:

    In [5]: s.index
    Out[5]: RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)

    In [8]: s.values
    Out[8]: array([1, 4, 'ww', 'tt'], dtype=object)

    列表的索引只能是从 0 开始的整数,Series 数据类型在默认情况下,其索引也是如此。不过,区别于列表的是,Series 可以自定义索引

    In [9]: s2 = Series(['wangxing','man',24],index=['name','sex','age'])

    In [10]: s2
    Out[10]:
    name    wangxing
    sex       man
    age      24
    dtype: object

    每个元素都有了索引,就可以根据索引操作元素了。还记得 list 中的操作吗?Series 中,也有类似的操作。先看简单的,根据索引查看其值和修改其值

    In [12]: s2['name']
    Out[12]: 'wangxing'

    In [45]: s2['name'] = 'wudadiao'

    In [46]: s2
    Out[46]:
    name    wudadiao
    sex    man
    age   24
    dtype: object

    这是不是又有点类似 dict 数据了呢?的确如此。看下面就理解了。

    读者是否注意到,前面定义 Series 对象的时候,用的是列表,即 Series() 方法的参数中,第一个列表就是其数据值,如果需要定义 index,放在后面,依然是一个列表。除了这种方法之外,还可以用下面的方法定义 Series 对象:

    In [13]: sd = {'python':9000,'c++':9001,'c#':9000}

    In [14]: s3 = Series(sd)

    In [15]: s3
    Out[15]:
    c#    9000
    c++    9001
    python   9000
    dtype: int64

    现在是否理解为什么前面那个类似 dict 了?因为本来就是可以这样定义的

    这时候,索引依然可以自定义。Pandas 的优势在这里体现出来,如果自定义了索引,自定的索引会自动寻找原来的索引,如果一样的,就取原来索引对应的值,这个可以简称为“自动对齐”。

    In [16]: s4 = Series(sd,index=['java','c++','c#'])

    In [17]: s4
    Out[17]:
    java    NaN
    c++    9001.0
    c#    9000.0
    dtype: float64

    在 Pandas 中,如果没有值,都对齐赋给 NaN。

    Pandas 有专门的方法来判断值是否为空。

    In [19]: pd.isnull(s4)
    Out[19]:
    java    True
    c++   False
    c#    False
    dtype: bool

    此外,Series 对象也有同样的方法:

    In [20]: s4.isnull()
    Out[20]:
    java    True
    c++   False
    c#    False
    dtype: bool

    其实,对索引的名字,是可以从新定义的:

    In [21]: s4.index = ['语文','数学','English']

    In [22]: s4
    Out[22]:
    语文    NaN
    数学   9001.0
    English    9000.0
    dtype: float64

    对于 Series 数据,也可以做类似下面的运算(关于运算,后面还要详细介绍):

    In [23]: s4 * 2
    Out[23]:
    语文    NaN
    数学    18002.0
    English    18000.0
    dtype: float64

    In [24]: s4[s4 > 9000]
    Out[24]:
    数学 9001.0
    dtype: float64

    Series就先简要写到这,下面看pandas的另一种数据结构DataFrame.

    DataFrame

    DataFrame 是一种二维的数据结构,非常接近于电子表格或者类似 mysql 数据库的形式。它的竖行称之为 columns,横行跟前面的 Series 一样,称之为 index,也就是说可以通过 columns 和 index 来确定一个主句的位置。

    首先来导入模块

    In [27]: from pandas import Series,DataFrame

    In [26]: data = {"name":['google','baidu','yahoo'],"marks":[100,200,300],"price":[1,2,3]}

    In [28]: f1 = DataFrame(data)

    In [29]: f1
    Out[29]:
      marks   name    price
    0    100    google    1
    1    200    baidu    2
    2   300    yahoo    3

    这是定义一个 DataFrame 对象的常用方法——使用 dict 定义。字典的“键”("name","marks","price")就是 DataFrame 的 columns 的值(名称),字典中每个“键”的“值”是一个列表,它们就是那一竖列中的具体填充数据。上面的定义中没有确定索引,所以,按照惯例(Series 中已经形成的惯例)就是从 0 开始的整数。从上面的结果中很明显表示出来,这就是一个二维的数据结构(类似 excel 或者 mysql 中的查看效果)。

    上面的数据显示中,columns 的顺序没有规定,就如同字典中键的顺序一样,但是在 DataFrame 中,columns 跟字典键相比,有一个明显不同,就是其顺序可以被规定,向下面这样做:

    In [31]: f2 = DataFrame(data,columns=['name','price','marks'])

    In [32]: f2
    Out[32]:
      name    price    marks
    0  google   1        100
    1  baidu    2         200
    2  yahoo   3         300

    跟 Series 类似的,DataFrame 数据的索引也能够自定义

    In [35]: f3 = DataFrame(data,columns=['name','marks','price'],index=['a','b','c'])

    In [36]: f3
    Out[36]:
      name    marks    price
    a   google      100        1
    b     baidu          200       2
    c     yahoo         300            3

    定义 DataFrame 的方法,除了上面的之外,还可以使用“字典套字典”的方式。

    In [40]: newdata = {'lang':{'first':'python','second':'java'},'price':{'first':5000,'second':2000}}

    In [41]: f4 = DataFrame(newdata)

    In [42]: f4
    Out[42]:
        lang    price
    first   python   5000
    second   java    2000

    在字典中就规定好数列名称(第一层键)和每横行索引(第二层字典键)以及对应的数据(第二层字典值),也就是在字典中规定好了每个数据格子中的数据,没有规定的都是空。

    DataFrame 对象的 columns 属性,能够显示素有的 columns 名称。并且,还能用下面类似字典的方式,得到某竖列的全部内容(当然包含索引):
    >>> newdata = {"lang":{"firstline":"python","secondline":"java"}, "price":{"firstline":8000}} 
    >>> f4 = DataFrame(newdata) 
    >>> f4 
                  lang     price 
    firstline     python   8000 
    secondline    java     NaN 
    >>> DataFrame(newdata, index=["firstline","secondline","thirdline"]) 
                  lang     price 
    firstline     python   8000 
    secondline    java     NaN 
    thirdline     NaN      NaN 
    
    DataFrame 对象的 columns 属性,能够显示素有的 columns 名称。并且,还能用下面类似字典的方式,得到某竖列的全部内容(当然包含索引):
    

    In [44]: f3['name']
    Out[44]:
    a google
    b baidu
    c yahoo
    Name: name, dtype: object

    下面操作是给同一列赋值

    newdata1 = {'username':{'first':'wangxing','second':'dadiao'},'age':{'first':24,'second':25}}

    In [67]: f6 = DataFrame(newdata1,columns=['username','age','sex'])

    In [68]: f6
    Out[68]:
      username    age    sex
    first wangxing    24    NaN
    second dadiao   25    NaN

    In [69]: f6['sex'] = 'man'

    In [70]: f6
    Out[70]:
      username  age    sex
    first wangxing   24    man
    second dadiao   25    man

    可以单独的赋值,除了能够统一赋值之外,还能够“点对点”添加数值,结合前面的 Series,既然 DataFrame 对象的每竖列都是一个 Series 对象,那么可以先定义一个 Series 对象,然后把它放到 DataFrame 对象中。如下:

    ssex = Series(['男','女'],index=['first','second'])

    In [72]: f6['sex'] = ssex

    In [73]: f6
    Out[73]:
      username    age   sex
    first wangxing     24      男
    second dadiao    25    女

    还可以更精准的修改数据吗?当然可以,完全仿照字典的操作:

    In [74]: f6['age']['second'] = 30

    In [75]: f6
    Out[75]:
      username    age    sex
    first wangxing    24          男
    second dadiao   30     女

    参考http://wiki.jikexueyuan.com/project/start-learning-python/312.html所整理。

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  • python2.7安装pandas

    千次阅读 2019-11-29 16:59:53
    python2.7安装pandaspip安装安装anaconda2配置vscode配置conda环境准备虚拟环境安装pandas pip安装 pip install pandas !!!无语 安装anaconda2 sh Anaconda2-5.1.0-Linux-x86_64.sh 配置vscode vim ./Anaconda...

    pip安装

    pip install pandas
    

    在这里插入图片描述
    !!!无语

    安装anaconda2

    sh Anaconda2-5.1.0-Linux-x86_64.sh
    

    配置vscode

    vim  ./Anaconda2/pkgs/vscode_inst.py
    
    r = requests.head(VSCODE_ENDPOINT, timeout=5) #将这里修改
    
    r = requests.head(VSCODE_ENDPOINT, timeout=5, allow_redirects=True)#添加allow_redirects=True
    

    在这里插入图片描述

    配置conda环境

    cp anaconda2/bin/conda /usr/bin/conda
    export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"
    

    在这里插入图片描述

    准备虚拟环境

    conda create -n py27 python=3.7
    source activate python27
    

    在这里插入图片描述

    安装pandas

    漫长的等待

    conda install pandas
    

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

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  • Python安装pandas模块

    万次阅读 2019-07-07 20:53:50
    在学习Python过程中,我们经常需要安装一些模块,那么今天小编就手把手教大家如何简单安装pandas这个模块 首先,Windows+R打开命令窗口,即 然后,查看自己Python中Scripts的安装路径(小编的路径为D:\soft2\python\...

    在学习Python过程中,我们经常需要安装一些模块,那么今天小编就手把手教大家如何简单安装pandas这个模块
    首先,Windows+R打开命令窗口,即在这里插入图片描述 然后,查看自己Python中Scripts的安装路径(小编的路径为D:\soft2\python\Pythonfiles\Scripts)
    所以我先到D盘即
    在这里插入图片描述接下去按图片一步一步到自己的Scripts文件
    在这里插入图片描述

    接着在后面输入pip install pandas 的命令,回车,等待即可

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  • 问题描述 明明已经安装了该模块,在终端运行也OK,但是r studio就是... 在RMarkdown中运行python区块时,在大括号里加上 engine='python',engine.path="/Users/shixiaoying/anaconda3/bin/python"...

    问题描述
    明明已经安装了该模块,在终端运行也OK,但是r studio就是一直报错说没有。

    解决方法
    在RMarkdown中运行python区块时,在大括号里加上

    engine='python',engine.path="/Users/shixiaoying/anaconda3/bin/python"
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