1 pandas简介

1.Pandas是什么?

Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集;

它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算);

用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。

2.DataFrame

DataFrame是Pandas中的一个表格型的数据结构,包含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等),DataFrame即有行索引也有列索引,可以被看做是由Series组成的字典。

pandas 相当于 python 中 excel:它使用表(也就是 dataframe),能在数据上做各种变换,但还有其他很多功能。

class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)
参数 意义 数据结构
data 需要被转换的数据 ndarray (structured or homogeneous), Iterable, dict, or DataFrame
index 设置行索引 Index or array-like
columns 设置列名 Index or array-like
dtype 设置数据类型 dtype, default None
copy 备份数据 boolean, default False

3.Series

它是一种类似于一维数组的对象,是由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。仅由一组数据也可产生简单的Series对象。

4.pandas 网址

官网:https://pandas.pydata.org/

中文网:https://www.pypandas.cn/

2 导入

符号 含义
df 二维的表格型数据结构DataFrame
s 一维数组Series (一个一维的标签矩阵)

还需要执行以下导入才能开始:

import pandas as pd
import numpy as np

3 使用

# 使用Pandas
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame()
>>> print(df) # 输出结果
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

4 读取、写入

import pandas as pd

df = pd.read_excel("D:/项目/资料/People.xlsx")     # 把文件读到内存中形成DataFrame
print(df.shape) # 读取文件行数和列数
print(df.columns) # 读取列名
print(df.head(3)) # 打印前3行
print(df.tail(3)) # 打印后3行 df = pd.DataFrame({"ID":[1,2,3],"Name":["jack","小明","小红"]})
df = df.set_index("ID") # 把ID那一列当索引,并产生新的DataFrame df.to_excel("D:/项目/我爱你.xlsx") # 写入文件
print("Done!")

Python数据分析:pandas玩转Excel (一)的更多相关文章

  1. Python数据分析--Pandas知识点(三)

    本文主要是总结学习pandas过程中用到的函数和方法, 在此记录, 防止遗忘. Python数据分析--Pandas知识点(一) Python数据分析--Pandas知识点(二) 下面将是在知识点一, ...

  2. Python数据分析--Pandas知识点(二)

    本文主要是总结学习pandas过程中用到的函数和方法, 在此记录, 防止遗忘. Python数据分析--Pandas知识点(一) 下面将是在知识点一的基础上继续总结. 13. 简单计算 新建一个数据表 ...

  3. 用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程

    用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程 本文的目的,是向您展示如何使用pandas 来执行一些常见的Excel任务.有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其 ...

  4. 【Python数据分析】Python3操作Excel(二) 一些问题的解决与优化

    继上一篇[Python数据分析]Python3操作Excel-以豆瓣图书Top250为例 对豆瓣图书Top250进行爬取以后,鉴于还有一些问题没有解决,所以进行了进一步的交流讨论,这期间得到了一只尼玛 ...

  5. Python数据分析-Pandas(Series与DataFrame)

    Pandas介绍: pandas是一个强大的Python数据分析的工具包,是基于NumPy构建的. Pandas的主要功能: 1)具备对其功能的数据结构DataFrame.Series 2)集成时间序 ...

  6. Python数据分析:pandas玩转Excel (二)

    1 对Excel文件的操作 方法一: 使用xlrd库或者xlwt库进行对excel表格的操作读与写: 方法二: pandas库同样支持excel的读写操作:且更加简便. 2 pd.read_excel ...

  7. Python数据分析:pandas玩转Excel(三)

    将对象写入Excel工作表. 要将单个对象写入 Excel .xlsx 文件,只需指定目标文件名即可.要写入多个工作表,必须创建具有目标文件名的ExcelWriter对象,并在文件中指定要写入的工作表 ...

  8. python 数据分析--pandas

    接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1.数据结构简介:DataFrame和Series2.数据索引index3.利用pandas查询数据4.利用pandas的DataFrames进行统计分析 ...

  9. Python数据分析Pandas库方法简介

    Pandas 入门 Pandas简介 背景:pandas是一个Python包,提供快速,灵活和富有表现力的数据结构,旨在使“关系”或“标记”数据的使用既简单又直观.它旨在成为在Python中进行实际, ...

随机推荐

  1. Kubernetes实战总结

    >>> 目录 <<< 一.概述二.核心组件三.基本概念四.系统架构五.镜像制作六.服务编排七.持续部署八.故障排查 >>> 正文 << ...

  2. 存储过程——异常捕获&打印异常信息

    目录 0. 背景说明 1. 建立异常信息表ErrorLog 2. 建立保存异常信息的存储过程 3. 建立在SQL Server中打印异常信息的存储过程 4. 建立一个用于测试的存储过程抛出异常进行测试 ...

  3. [hdu4609]计数方法,FFT

    题目:给一个数组a,从里面任选三个数,求以这三个数为三条边能构成三角形的概率. 思路:由于每个数只能用一次,所以考虑枚举三边中的最大边.先将a数组排序,然后枚举它的每个数x作为最大边,那么问题就是要求 ...

  4. Fibonacci数列的性质

    Fibonacci: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, .... F[0] = 0; 1: gcd(Fn, Fm) = F[gcd(n, m)]; 当n - m = 1 或 2时满足, ...

  5. 工作总结1-----String.format的使用

    以前在开发项目中,输入信息常使用的方法:"XXXXXXX"+a+"XXXXXXXXXXX"+b;,这种方式不仅不美观而且不易维护! String中的format ...

  6. Git与GitHub常用操作

    --------------------------基本操作--------------------------clone 拷贝远程仓库commit 本地提交push 远程提交pull 更新本地--- ...

  7. 什么是 Nginx?

    Nginx (engine x) 是一款轻量级的 Web 服务器 .反向代理服务器及电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器. 什么是反向代理? 反向代理(Reverse Proxy)方式是指以代理服 ...

  8. vue富文本编辑器TinyMec才是最好用的

    最近在做一个后台管理系统,系统中需要一个编辑器,没多想,百度查之,找了好些.如下: UEditor CKEditor 4 Vue-html5-editor wangeditor quill .... ...

  9. python常识系列08-->logging模块基础入门

    前言 努力从今天开始,成功从"零"开始. 一.logging模块是什么? 是Python内置的标准模块,主要用于输出运行日志 二.日志是什么? 日志是代码的必要组成部分 记录日志能 ...

  10. spark aggregate函数

    aggregate函数将每个分区里面的元素进行聚合,然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine操作.这个函数最终返回的类型不需要和RDD中元素类型一致. ...