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Pandas

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pandas数据结构之Series和DataFrame

《pandas官方文档》学习和解析

pandas数据分析思维导图

数据分析

作者其他创作

大纲/内容

Pandas

数据合并

行合并

列合并

concat

纵向连接

横向连接

内连接

连接时创建层次索引

用字典的方式

时间序列

生成时间

应用：可以将时间作为索引

过滤时间

truncate(before = \" \

获取时间

long_ts['2020']按年份获取;

long_ts['2020-05']按年份和日期获取;

long_ts['2020-05-01':'2020-05-06']切片获取;

between_time()返回位于指定时间段的数据集

移位日期

时间转换

时间时区转换

tz_localize('UTC').tz_convert('Asia/Shanghai')

分组聚合

单列分组

groupby('列名')

多列分组

聚合函数

实现聚合功能函数

认知

pandas基于numpy的一种工具

解决数据分析

Series

创建形式

从列表中创建

从字典中创建

to_dict()方法将DataFrame对象转换为字典

range生成

多层索引

MultiIndex.from_product构造多层索引

属性

values内容

index索引

iteritems()索引和值对

索引下标 index指定

位置下标默认从0开始

基本操作

切片:类似列表

重新赋值索引: reindex

丢弃指定项drop

运算

算数运算

+ - * /

对 Series 的算术运算都是基于 index 进行的。我们可以用加减乘除（+ - * /）这样的运算符对两个 Series 进行运算，Pandas 将会根据索引 index，对响应的数据进行计算，结果将会以浮点数的形式存储，以避免丢失精度。如果 Pandas 在两个 Series 里找不到相同的 index，对应的位置就返回一个空值 NaN

numpy运算

布尔过滤

标量乘法

数学函数

DataFrame

DataFrame可以存在多列数据

通过NumPy形式创建

index.tolist() 行索引

columns.tolist() 列索引

dtypes()数据类型

ndim维度

values数值以二维ndarray形式返回DataFrame数据