python-pandas
pandas定义:
Pandas
是基于NumPy
的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas
纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas
提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。使Python
成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
pandas来历:
Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语,在Pandas中也提供了panel的数据类型。
pandas数据结构:
- Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近。Series如今能保存不同种数据类型,字符串、boolean值、数字等都能保存在Series中。
- Time- Series:以时间为索引的Series。
- DataFrame:二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。
- Panel :三维的数组,可以理解为DataFrame的容器。
- Panel4D:是像Panel一样的4维数据容器。
- PanelND:拥有factory集合,可以创建像Panel4D一样N维命名容器的模块。
pandas练习 分组:
df = pd.DataFrame({ \'name\': [\'张三\',\'李四\',\'王五\',\'李四\',\'王五\',\'王五\',\'赵六\'], \'chinese\': [18, 53, 67, 63, 39, 70, 94], \'math\': [82, 63, 41, 59, 46, 39, 58], \'english\': [68, 52, 90, 86, 60, 98, 64], \'test\': [\'一\',\'一\',\'一\',\'二\',\'二\',\'三\',\'一\'] }) df
Out[2]: