Python数据分析库之pandas,你

2023-01-31 00:01:35 python 数据 分析

写这个系列背后的故事

咦,面试系列的把基础部分都写完啦,哈哈答,接下来要弄啥嘞~

pandas

外国人开发
翻译成汉语叫 熊猫
在这里插入图片描述

厉害厉害,很接地气
一个基于numpy的库

干啥的?
数据分析用的

而数据分析是python体系下一个非常庞大的分支

厉害到,好多人一看就会(博主就不是)
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博主将用不知道多少篇博客把她给你捣鼓明白(说白了,就是没写大纲!)

当然也可能让你失去对她的兴趣

毕竟,博主叫梦想橡皮擦啊

擦掉你编程的梦想也是我努力的一部分

在这里插入图片描述

下载按照这个库

这个库,安装easy

你只要这样,这样,然后在这样,中间出现问题,百度一下,这样,这样,就好了... ...

嘿嘿

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我其实用的是python3.6版本
然后通过下面的命令安装的

pip install pandas 

国内,一般安装比较慢,你添加一个清华大学的源就好了

pip install pandas -i  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

下载&安装速度就嗷嗷的了

pandas版本为

pandas 0.23.3

你的版本比我应该高,

毕竟我是老程序员

pandas官网 Http://pandas.pydata.org/
没有翻译完的伪中文网 https://www.pypandas.cn/index.html

安装之后

一番简单的操作之后,如果过程中你没有出现任何BUG
恭喜你,安装成功

下面打开你的任意开发工具

一般我用“被免费版”的PyCharm

在这里插入图片描述

创建一个文件,然后输入下面的代码,直接run

import pandas

没有报错,完美,一个库学会了

当然,一般写成

import pandas as pd

你就和国际程序员接轨了

pandas主要干啥

如果你英文好,直接打开官方文档

瞅就可以了

如果英语不好,没关系

你这么理解,pandas就像用代码操作excel一样,一样一样的

在pandas中,你要学习一个新的数据结构

Series

百度翻译,恩,先记住发音吧 say 额 瑞 z 多么棒的标注,中英结合。
在这里插入图片描述
这是一种什么样的数据结构呢?

在解释这个问题前,我们先创建一个,然后在代码中看看

不就清晰明了了么

编写下面的代码

import pandas as pd

my_series = pd.Series(['我','是','梦想','橡皮擦'])
print(my_series)

运行结果

0      我
1      是
2     梦想
3    橡皮擦
dtype: object

好像也有看出来了啥?

别着急,弄到excel里面瞅瞅,直接复制就好

在这里插入图片描述
看到没,我们通过列表创建了一个series

在excel中,你需要先确定你知道什么是行,什么是列
在这里插入图片描述
横着的叫行,竖着的叫列

你通过列表创建series之后,每行的前面出现一个从0开始的序号

这个新出现的序列,记住,叫索引
既然叫做索引了,那么我们就可以给索引设置值

如果你有编程经验,那么你知道,索引值对应的英文叫做index

every 编程语言索引基本都是设置index

那我们在重写一下

import pandas as pd

my_series = pd.Series(['我','是','梦想','橡皮擦'],index=['a','b','c','d'])
print(my_series)

看一下结果 索引变了吧

a      我
b      是
c     梦想
d    橡皮擦
dtype: object

继续往里面挖,注意index和前面列表的长度一定要一致

什么意思?

pd.Series(['我','是','梦想','橡皮擦'],index=['a','b','c','d','e']) 报错
pd.Series(['我','是','梦想','橡皮擦'],index=['a','b','c']) 报错

声明一个series的函数中,还可以携带一个name参数

请查看

import pandas as pd

my_series = pd.Series(['我','是','梦想','橡皮擦'],index=['a','b','c','d'],name='梦想序列')
print(my_series)

结果瞅瞅

a      我
b      是
c     梦想
d    橡皮擦
Name: 梦想序列, dtype: object

接下来,可以把前面的列表参数也写完整了

import pandas as pd

my_series = pd.Series(data = ['我','是','梦想','橡皮擦'],index=['a','b','c','d'],name='梦想序列')
print(my_series)

总结一下

创建一个series是非常容易的,只需要采用

pd.Series(data=列表,index=列表,name=名称就可以)

其他创建方式

用字典也是可以的

my_series1 = pd.Series({'a':'非本科程序员','b':'公号'})
print(my_series1)

Series里面存储不同类型也是可以的

my_series2 = pd.Series([1,1.2,True,'MyName'])
print(my_series2)

这个Series你把他当成只有一列的excel就好了

咦?有人问了,刚才打印的结果不是2列么

没关系,那个是索引,只是获取值的一个序号罢了

不信,我们获取一下

my_series2 = pd.Series([1,1.2,True,'MyName'])
print(my_series2[0])

打印出来了吧

在试试

import pandas as pd

my_series = pd.Series(data = ['我','是','梦想','橡皮擦'],index=['a','b','c','d'],name='梦想序列')
my_series1 = pd.Series({'a':'非本科程序员','b':'公号'})
my_series2 = pd.Series([1,1.2,True,'MyName'])
print(my_series1['a'])  # 通过索引 a 访问到了“非本科程序员”
print(my_series[0])  # 通过索引 0 访问到了“我“,通过my_series['a']依旧可以

这样子,你是不是感觉series跟Python中的列表有点相似了呢?

好像还有点字典的感觉

这就对了,下篇见吧

我们会对series继续研究的~

最后,欢迎关注一个唠叨的编程工程师的公号,非本科程序员

你懒得搜,就打开这个链接吧

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或者掏出你的手机,拍这个

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