Pandas中文官方文档之基础用法1.pdf

本节介绍pandas数据结构的基础用法。下列代码创建示例数据对象：

In[1]:index=pd.date_range(1/1/2000,periods=8)

In[2]:s=pd.Series(np.random.randn(5),index=[a,b,c,

d,e])

In[3]:df=pd.DataFrame(np.random.randn(8,3),index=index,

...:columns=[A,B,C])

...:

Head与Tail

head()与tail()用于快速预览Series与DataFrame，默认显示5

条数据，也可以指定要显示的数量。

In[4]:long_series=pd.Series(np.random.randn(1000))

In[5]:long_series.head()

Out[5]:

0-1.157892

1-1.344312

20.844885

31.075770

4-0.109050

dtype:float64

In[6]:long_series.tail(3)

Out[6]:

997-0.289388

998-1.020544

9990.589993

dtype:float64

属性与底层数据

Pandas可以通过多个属性访问元数据：

•shape:

▪输出对象的轴维度，与ndarray一致

•轴标签

▪Series:Index(仅有此轴)

▪DataFrame:Index(行)与列

注意：为属性赋值是安全的！

In[7]:df[:2]

Out[7]:

ABC

2000-01-01-0.1732150.119209-1.044236

2000-01-02-0.861849-2.104569-0.494929

In[8]:df.columns=[x.lower()forxindf.columns]

In[9]:df

Out[9]:

abc

2000-01-01-0.1732150.119209-1.044236

2000-01-02-0.861849-2.104569-0.494929

2000-01-031.0718040.721555-0.706771

2000-01-04-1.0395750.271860-0.424972

2000-01-050.5670200.276232-1.087401

2000-01-06-0.6736900.113648-1.478427

2000-01-070.5249880.4047050.577046

2000-01-08-1.715002-1.039268-0.370647

Pandas对象（Index，Series，DataFrame）相当于数组的容器，用

于存储数据，并执行计算。大部分类型的底层数组都

是numpy.ndarray。不过，pandas与第三方支持库一般都会扩展Numpy

类型系统，添加自定义数组（见数据类型）。

获取Index或Series里的数据，请用.array属性。

In[10]:s.array

Out[10]:

PandasArray

[0.4691122999071863,-0.2828633443286633,-1.5090585031735124,

-1.1356323710171934,