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Pandas基础课程

目录

1Pandas基础

2数据处理

3数据规整

4分组聚合

5时间序列

2

Pandas简介

Pandas的名称来自于面板数据（paneldata）和python数据分析（dataanalysis）。

Pandas最初由AQRCapitalManagement于2008年4月开发，并于2009年底开源出来,

主要提供高性能易用数据类型和分析工具

Pandas的优点有哪些?

➢可以轻易的处理浮点及非浮点数据类型的缺失值(NaN)

➢基于智能标签的切片，花式索引，轻易从大数据集中取出子集

➢可以灵活处理时间数据

AQRCapitalManagement

➢灵活强大的分组功能，可对数据集进行拆分组合操作创始人CliffAsnester

➢方便的将其他Python和Pandas数据结构中不同类索引的数据转换为DataFrame对象

➢轴(axes)的分层标签（使每个元组有多个标签成为可能）

3

Pandas预备知识

➢Pandas一般默认简写：pd

➢Pandas有两种主要的数据类型：Series和DataFrame

•Series可以理解成一种具有索引的数组

•DateFrame是由共用相同索引的一组列组成的

➢Pandas同样适用广播机制

部分excel表

ndarray与Series的区别DateFrame数据示例

4

Series函数相关知识

Series函数同样适用ndarray的操作，但是输出结果仍是Series类型

pandas.Series(self,data=None,index=None,dtype=None,name=None,copy=False,fastpath=False)

Data：Series不改变数据的类型

Index：Series可以自定义索引，索引关键词可以使用符号或汉字

创建Series的几种方法

Python列表标量值（必须有index）

Python字典ndarray

其他

5

DateFrame函数练习

DataFrame函数

pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False)

index：index定义行索引

columns：columns定义列索引

创建DataF