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pandas认识

时间:2019-09-11 22:35:50      阅读:20      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:如何   class   了解   color   想要   frame   

import  numpy as  np
import  pandas as pd
# pandas 主要是用来进行数据处理的库,
# 里面不仅包含了数据处理、甚至还有 统计分析、相关计算,其内部封装了numpy 相关组件

# numpy 核心 ---多维数组-ndarray
# pandas 要做数据处理---也有承载
#  结构三种形式----
# series ---一维结构(了解) ----2
# dataframe  ----二维结构(重点)----1
# pannel---三维结构(知道)--


# # 加载数据
# res = np.load("./国民经济核算季度数据.npz", allow_pickle=True)
#
# # 获取数据
# columns = res[columns]
# values = res[values]
#
# print("columns:\n", columns)
# print("values:\n", values)

# 数组拼接
# data = np.concatenate(([columns],values),axis=0)
# print(data)
# print("*"*50)

#  如何将 数组 -->转化成   我们想要的 比较好看的行列 结构
# 如何将数组 转化为 dataframe

# df  相对于数组 多了 行索引  与列索引
# 可以自己指定 列索引columns
# 也可以指定行索引  index
# index =["index_"+ str(i)  for i  in np.arange(69)]
#
# df = pd.DataFrame(values,columns=columns,index=index)
#
# print(df)
# print(type(df))
#
# print("*"*50)


#  如何将df ---》转化为series

#  series  只有行索引,没有列索引
#  series 只是dataframe 取一列数据的特殊情况
# se = df[时间]
#
# print(se)
#
# print(type(se))


#  自己生成一个df
# d = {col1: [0,1,2], col2: [1,2,3],col3: [1,2,3]}
#
# df = pd.DataFrame(data=d,index=[h,g,k])
# print(df)
# print(type(df))
#
# print("*"*50)
# # 拿取多列
# res = df[[col1,col2]]
# print(res)
# print(type(res))

# 自己生成一个series
# se = pd.Series([1, 2, 3],index=[k,l,o])
#
# print(se)
# print(type(se))

 

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原文:https://www.cnblogs.com/wutanghua/p/11508737.html

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