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python中pandas的知识点的示例分析

发布时间:2021-05-08 14:39:31 来源:亿速云 阅读:123 作者:小新 栏目:编程语言

这篇文章主要介绍python中pandas的知识点的示例分析,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!

python的数据类型有哪些?

python的数据类型:1. 数字类型,包括int(整型)、long(长整型)和float(浮点型)。2.字符串,分别是str类型和unicode类型。3.布尔型,Python布尔类型也是用于逻辑运算,有两个值:True(真)和False(假)。4.列表,列表是Python中使用最频繁的数据类型,集合中可以放任何数据类型。5. 元组,元组用”()”标识,内部元素用逗号隔开。6. 字典,字典是一种键值对的集合。7. 集合,集合是一个无序的、不重复的数据组合。

1、说明

python+data+analysis的组合缩写,是python中以numpy和matplotlib为基础的第三方数据分析库,与后两者共同构成python数据分析的基本工具包,享有三个剑客的名字。

2、安装

打开cmd,依次输入以下三个命令。

pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3、pandas选择数据

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('20210301', periods=6)
df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df1)

4、pandas赋值及操作

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('20210301', periods=6)
df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df1)

5、pandas对于空数据的处理

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('20210301', periods=6)
df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df2 = pd.DataFrame(df1, index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'])
s1 = pd.Series([3, 4, 6, 7], index=dates[:4])  # 对第一个到第四个数据进行赋值
s2 = pd.Series([32, 5, 2, 1], index=dates[2:])  # 对第三个数据到最后一个数据进行赋值
df2['E'] = s1
df2['F'] = s2
print(df2)

以上是“python中pandas的知识点的示例分析”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

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