pandas（pandas是什么意思）

本文目录

• pandas是什么意思
• pandas是什么
• Pandas基础教程
• Pandas 入门
• Pandas入门教程
• Python pandas用法
• Pandas库的介绍
• Pandas介绍
• panda怎么读
• pandas什么意思

pandas是什么意思

pandas是python的一个数据分析的库，可以读取excel、csv、html中的table等等
可以做数据的处理（值替换replace、关联merge、分组group计算等等）
具体请参照：
百度百科
https://baike.baidu.com/item/pandas/17209606
官方手册
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable

pandas是什么

1.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提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
2.就是熊猫的英语复数啦

Pandas基础教程

DataFrameGroupBy对象常用的函数：

数据缺失通常有两种情况：

一种就是空，None等，在pandas是NaN(和np.nan一样)。

另一种是我们让其为0，蓝色框中。

在pandas中数据缺失处理方法 ：

判断数据是否为NaN：pd.isnull(df),pd.notnull(df)

处理方式1：删除NaN所在的行列dropna (axis=0, how=’any’, inplace=False)

处理方式2：填充数据，t.fillna(t.mean()),t.fiallna(t.median()),t.fillna(0)

处理为0的数据：t=np.nan

注意 ：当然并不是每次为0的数据都需要处理；计算平均值等情况，nan是不参与计算的，但是0会。

​ r取值范围

​ 0.8‐1.0 极强相关；0.6‐0.8 强相关； 0.4‐0.6 中等程度相关； 0.2‐0.4 弱相关； 0.0‐0.2 极弱相关或无相关。

​ 相关分析函数 适用于Series和DataFrame类型

参考资料：

网址：

https://blog.csdn.net/qq_35318838/article/details/80564938

书籍：

《python数据科学手册》

《利用python进行数据分析》

《python科学计算》

视频：

《黑马程序员之数据分析》

《python数据分析与展示》

Pandas 入门

pd.Series 主要设置两个参数，data 和 index，如果不设置 index，则 index 从 0 开始递增。除此之外，还可以设置 dtype。

除了直接设置各个字段，还可以将字典作为参数传入，series 会自动将 key 作为 index，将 value 作为 data。

为了保证数据存取的效率，series 的 index 必须是可哈希的。

series 和字典一样，索引和修改的时间复杂度为 。它有两种索引方式，第一种索引方式与字典相同，但强烈不推荐，会导致各种副作用：

在某些情况下，它会产生歧义：

第二种索引方式是采用 .loc 方法，这种写法是推荐的：

注意一个细节：利用 index 做切片时，和 list 或者 array 利用下标切片，不包括末尾元素不同，index 切片是包括 end 元素的。
除了利用 index 切片，Series 也可以用下标切片，此时不包括终点下标对应的元素，表现和 python 惯例一致：

不像字典的 key 是唯一的，Series 支持 index 包含重复元素。但对 Series 做切片时，如果重复的 index 不是相邻的，则会报错：“Cannot get left\right slice bound for non-unique label: ’xxx’ “。

因此强烈建议先对 index 排序，这样可以保证切片能够一直能正确运行，并且还能提高索引的效率。

和 numpy 一样，Series 也支持高级索引：

两个 Series 可以相加，只有相同 label 的数据会相加，只存在于其中一个 Series 的数据相加后为 NaN，但也可以指定一方缺失的 label 对应的默认值：

需要注意的是，在操作过程中， series value 的数据类型可能会隐式地被改变，如果不注意，很有可能影响增删的效率，甚至产生错误的结果。

影响效率的例子：

产生错误结果的例子：

DataFrame 还支持广播功能：

可以将 DataFrame 保存为 csv 文件或 json 文件

包括一系列函数：

p.describe() 默认只显示数字列，但也可以设置参数 include=’all’ 现实所有列。
p.loc 展示 sonia 行
p.loc 只显示 sonia 的年龄

筛选出女性条目：

增加年龄筛选条件：

DataFrame.mean() 可以按列计算平均值

几种不建议的写法：

p.drop(columns=, inplace=True) 用于删除一列或多列， inplace 作用是，设置是否修改原来的 p，如果True，返回 None，原 p 被修改，如果 False，返回被修改后的 DataFrame，同时原 p 保留。

DataFrame 支持所有 numpy 的函数，numpy 函数可以直接施加在 DataFrame 上，例如：

但是，如果需要用到 DataFrame 的 label 对齐特性，例如两个 index 顺序并不相同的 DataFrame 相加，那么 numpy 的函数将直接计算中间的 values，而不会考虑它们 label 对齐的问题。（该问题已经在 pandas 0.2.5 中被修正）

运算中设置 fill_value 可以让表中缺失的数据被 fill_value 代替。

当一个 Series 和一个 DataFrame 相加时，pandas 会默认 Series 是一行，并把它广播到其它行。Series 的 index 会被对应到 DataFrame 的列上，并对齐。如果 Series 的 index 与 DataFrame 的列没关系，那么会扩增 DataFrame，扩增区域对应的数据为 NaN。如果想让 Series 的 index 和 DataFrame 的index 对应，则需要指定 axis=0：

在构建 pandas Series 或者 DataFrame 时，有两种方式可以表示 NaN，一种是 np.NaN ，另一种是python 的 None 对象。 np.NaN 的数据类型是 float ，因此，在 pandas 中，存在 NaN 的对象要么是 float64 的，要么是 object 类型。

pandas 利用如下方法处理缺失数据：

MultiIndex 适用于数组大于二维的情况。所有可以用 Index 的地方，都可以用 MultiIndex 。
MultiIndex Series

MultiIndex DataFrame 利用 from_product 可以方便地创建 MultiIndex。

MultiIndex DataFrame 的索引十分方便

元组配合 slice ，为 MultiIndex DataFrame 做切片：

concat 用于将两个表拼接起来，它适用于两个表有相同的 index 或者有相同的 columns。

concat 也适用于拼接 Series，但是不论是 DataFrame 还是 Series，它不会检查各行的 index 是否重复。

一个解决方案是设置 verify_integrity 参数，它会在遇到两个相同 index 的时候报错。但是这无疑会导致额外的计算，因此除非确实必要，一般不设置它。

设置拼接参数

merge 适用于两个表某 列 相同，然后所有的融合都基于该列：

merge 默认采取 inner join 的策略，如果以某列为基准，那么最终结果中，只有同时出现在这两列中的数据被保留。
总共有三种merge 的方式：

merge 可以设置 on= 或者 left_on= 、 right_on= 显式指定基准列

当两表中的基准列元素不完全一致时，通过设置 how 有四种 merge 策略：

groupby 按照某个指标聚类，分别计算各类数据

groupby 返回值的属性：

groupby 方法分发。 groupby 返回的对象如果没有实现某个 DataFrame的方法，该对象仍然可以调用，只不过是遍历每个类别，分别调用。

groupby().agg 方法：agg 中以 list/dict 形式传入函数名（或名字的字符串），计算每个组的统计量。

groupby().filter() filter 内传入筛选条件，可以是 lambda 表达式

groupby().transform() transform 内传入变换函数，如 lambda 表达式，变换函数将施加在每个子 group 上，一个经典用例是用它来对每个 group 内部中心化，或者用group 均值代替其中的 NaN。

以 titanic 的例子，我们希望得到这样的表格：有三行，每行代表一个舱位级别；有两列，每列代表一个性别。此时需要用到 pivot_table 。 pivot_table 相当于把 groupby 的结果表示为二维表格。

numpy 和 pandas 可以很好地处理各种格式的时间字符串，将其转化为标准格式。同时提供了一系列方法，对时间序列求区间、采样等等。

Pandas入门教程

大家好，我是皮皮。其实这个pandas教程，卷的很严重了，才哥，小P等人写了很多的文章，这篇文章是粉丝【古月星辰】投稿，自己学习过程中整理的一些基础资料，整理成文，这里发出来给大家一起学习。

本文主要详细介绍了pandas的各种基础操作，源文件为zlJob.csv，可以私我进行获取，下图是原始数据部分一览。

pandas官网:

一般情况下我们得到的数据类型大多数csv或者excel文件,这里仅给出csv,

pandas可以创建两种数据类型,series和DataFrame;

结果:

axis表示轴向,axis=1,表示纵向(删除一列)

iloc是基于位置的索引，利用元素在各个轴上的索引序号进行选择，序号超出范围会产生IndexError，切片时允许序号超过范围，用法包括：

1. 使用整数

2. 使用列表或数组

3. 切片对象

常见的方法就如上所示。

层次化索引应用于当目标数据的特征值很多时，我们需要对多个特征进行分析。

首先创建一个简单的表格:

结果如下:

判断缺失值

结果如下:

填充缺失值

删除缺失值

结果如下:

当然还有其他情况:

这里就不做一一展示(原理都是一样的)

groupby

根据职位名称进行分组:

得到一个对象,我们可以去进行平均值,总和计算;

当然了可以根据多个特征进行分组，也是没有问题的；

concat():

官网参数解释如下:

测试:

结果如下:

merge()

这里给出常用参数解释:

测试:

结果如下:

相同的字段是’key’,所以指定on=’key’,进行合并。

输出结果:

5.2 时间序列在pandas中的应用

输出结果:

本文基于源文件zlJob.csv，进行了部分pandas操作，演示了pandas库常见的数据处理操作，由于pandas功能复杂，具体详细讲解请参见官网

Python pandas用法

在Python中，pandas是基于NumPy数组构建的，使数据预处理、清洗、分析工作变得更快更简单。pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，而NumPy更适合处理统一的数值数组数据。
使用下面格式约定，引入pandas包：

pandas有两个主要数据结构：Series和DataFrame。

Series是一种类似于一维数组的对象，它由 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，即index和values两部分，可以通过索引的方式选取Series中的单个或一组值。

pd.Series(list,index=) ，第二个参数是Series中数据的索引，可以省略。

Series类型索引、切片、运算的操作类似于ndarray，同样的类似Python字典类型的操作，包括保留字in操作、使用.get()方法。
Series和ndarray之间的主要区别在于Series之间的操作会根据索引自动对齐数据。

DataFrame是一个表格型的数据类型，每列值类型可以不同，是最常用的pandas对象。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。

pd.DataFrame(data,columns = ) ：columns和index为指定的列、行索引，并按照顺序排列。

如果创建时指定了columns和index索引，则按照索引顺序排列，并且如果传入的列在数据中找不到，就会在结果中产生缺失值：

数据索引 ：Series和DataFrame的索引是Index类型，Index对象是不可修改，可通过索引值或索引标签获取目标数据，也可通过索引使序列或数据框的计算、操作实现自动化对齐。索引类型index的常用方法：

重新索引 ：能够改变、重排Series和DataFrame索引，会创建一个新对象，如果某个索引值当前不存在，就引入缺失值。
df.reindex(index, columns ,fill_value, method, limit, copy ) ：index/columns为新的行列自定义索引；fill_value为用于填充缺失位置的值；method为填充方法，ffill当前值向前填充，bfill向后填充；limit为最大填充量；copy 默认True，生成新的对象，False时，新旧相等不复制。

删除指定索引 ：默认返回的是一个新对象。
.drop() ：能够删除Series和DataFrame指定行或列索引。
删除一行或者一列时，用单引号指定索引，删除多行时用列表指定索引。
如果删除的是列索引，需要增加axis=1或axis=’columns’作为参数。
增加inplace=True作为参数，可以就地修改对象，不会返回新的对象。

在pandas中，有多个方法可以选取和重新组合数据。对于DataFrame，表5-4进行了总结

适用于Series和DataFrame的基本统计分析函数 ：传入axis=’columns’或axis=1将会按行进行运算。
.describe() ：针对各列的多个统计汇总，用统计学指标快速描述数据的概要。
.sum() ：计算各列数据的和
.count() ：非NaN值的数量
.mean( )/.median() ：计算数据的算术平均值、算术中位数
.var()/.std() ：计算数据的方差、标准差
.corr()/.cov() ：计算相关系数矩阵、协方差矩阵，是通过参数对计算出来的。Series的corr方法用于计算两个Series中重叠的、非NA的、按索引对齐的值的相关系数。DataFrame的corr和cov方法将以DataFrame的形式分别返回完整的相关系数或协方差矩阵。
.corrwith() ：利用DataFrame的corrwith方法，可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。传入一个Series将会返回一个相关系数值Series（针对各列进行计算），传入一个DataFrame则会计算按列名配对的相关系数。
.min()/.max() ：计算数据的最小值、最大值
.diff() ：计算一阶差分，对时间序列很有效
.mode() ：计算众数，返回频数最高的那（几）个
.mean() ：计算均值
.quantile() ：计算分位数（0到1）
.isin() ：用于判断矢量化集合的成员资格，可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集
适用于Series的基本统计分析函数，DataFrame返回的是一个Series类型。
.unique() ：返回一个Series中的唯一值组成的数组。
.value_counts() ：计算一个Series中各值出现的频率。
.argmin()/.argmax() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引位置（自动索引）
.idxmin()/.idxmax() ：计算数据最大值、最小值所在位置的索引（自定义索引）

pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数。下表对它们进行了总结，其中read_csv()、read_table()、to_csv()是用得最多的。

在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。

在许多数据分析工作中，缺失数据是经常发生的。对于数值数据，pandas使用浮点值NaN（np.nan）表示缺失数据，也可将缺失值表示为NA（Python内置的None值）。

替换值
.replace(old, new) ：用新的数据替换老的数据，如果希望一次性替换多个值，old和new可以是列表。默认会返回一个新的对象，传入inplace=True可以对现有对象进行就地修改。

删除重复数据

利用函数或字典进行数据转换

df.head()：查询数据的前五行
df.tail()：查询数据的末尾5行
pandas.cut()
pandas.qcut() 基于分位数的离散化函数。基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶。
pandas.date_range() 返回一个时间索引
df.apply() 沿相应轴应用函数
Series.value_counts() 返回不同数据的计数值
df.aggregate()
df.reset_index() 重新设置index，参数drop = True时会丢弃原来的索引，设置新的从0开始的索引。常与groupby()一起用
numpy.zeros()

Pandas库的介绍

Pandas是python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具

import pandas as pd

Pandas基于Numpy实现，常与Numpy和Matplotlib一同使用
两个数据类型：Series，DataFrame

基于上述数据类型的各类操作(基本操作、运算操作、特征类操作、关联类操作)
Series类型可以由如下类型创建：

1.python列表,index与列表元素个数一致

2.标量值，index表达Series类型的尺寸

3.python字典，键值对中的‘键’是索引，index从字典中进行选择操作

4.ndarray，索引和数据都可以通过ndarray类型创建

5.其他函数，range()函数等
Series类型的基本操作

Series类型包括index和value两部分

Series类型的操作类似ndarray类型

Series类型的操作类似python字典类型
Series类型的操作类似ndarray类型：

1.索引方法相同，采用

2.numpy中运算和操作可用于series类型

3.可以通过自定义索引的列表进行切片

4.可以通过自动索引进行切片，如果存在自定义索引，则一同被切片

Series类型的操作类似python字典类型：

1.通过自定义索引访问

2.保留字in操作

3.使用.get()方法
Series是一维带‘标签’数组

index_0   ---》data_a

Series基本操作类似ndarray和字典，根据索引对齐

DataFrame类型可以由如下类型创建：

1.二维ndarray对象

2.由一维ndarray、列表、字典、元组或Series构成的字典

3.Series类型

4.其他的DataFrame类型
重新索引

.reindex(index=None,columns=None,...)的参数

index,columns            新的行列自定义索引

fill_value                       重新索引中，用于填充缺失位置的值

method                       填充方法，ffill当前值向前填充，bfill向后填充

limit                             最大填充量

copy                             默认true，生成新的对象，false时，新旧相等不复制
索引类型的常用方法

.append(idx)           链接另一个index对象，产生新的index对象

.diff(idx)                    计算差集，产生新的index对象

.intersection(idx)        计算交集

.union(idx)                   计算并集

.delete(loc)                删除loc位置处的元素

.insert(loc,e)               在loc位置增加一个元素e

算术运算法则

算术运算根据行列索引，补齐后运算，运算默认产生浮点数

补齐时缺项填充NaN(空值)

二维和一维、一维和零维间为广播运算

采用+ - * ／符号进行的二元运算产生新的对象

方法形式运算

.add(d,**argws)    类型间加法运算，可选参数

.sub(d,**argws)    类型间减法运算，可选参数
.mul(d,**argws)    类型间乘法运算，可选参数
.div(d,**argws)    类型间除法运算，可选参数
比较运算法则

比较运算只能比较相同索引的元素，不进行补齐

二维和一维、一维和零维间为广播运算

采用》  《  》=  《=  ==  !=等符号进行的二元运算产生布尔对象
.sort_values()方法在指定轴上根据数值进行排序，默认升序

Series.sort_values(axis=0,ascending=True)

DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True)

                   by:axis轴上的某个索引或索引列表

适用于Series和DataFrame类型
.sum()           计算数据的总和，按0轴计算，下同

.count()         非NaN值的数量

.mean()  .median()   计算数据的算术平均值，算术中位数

.var()   .std()      计算数据的方差、标准差

.min()     .max()     计算数据的最小值、最大值

.describe()         针对0轴（各列）的统计汇总
适用于Series
.argmin()    .argmax()    计算数据最大值、最小值所在位置的索引位置（自动索引）

.idxmin()     .idxmax()    计算数据最大值、最小值所在位置的索引（自定义索引）

适用于Series和DataFrame类型，累计计算

.cumsun()                  依次给出前1、2、...、n个数的和

.cumprod()                 依次给出前1、2、...、n个数的积

.cummax()                  依次给出前1、2、...、n个数的最大值

.cummin()                   依次给出前1、2、....、n个数的最小值
适用于Series和DataFrame类型，滚动计算(窗口计算)
.rolling(w).sum()                依次计算相邻w个元素的和

.rolling(w).mean()               依次计算相邻w个元素的算术平均值

.rolling(w).var()                    依次计算相邻w个元素的方差
.rolling(w).std()                   依次计算相邻w个元素的标准差
.rolling(w).min()   .max()                依次计算相邻w个元素的最小值和最大值
两个事物，表示为x和y，如何判断它们之间的存在相关性？

相关性

          1.x增大，y增大，两个变量正相关

          2.x增大，y减小，两个变量负相关

          3.x增大，y无视，两个变量不相关
相关分析函数

适用于Series和DataFrame类型

.cov()                计算协方差矩阵

.corr()                 计算相关系数矩阵，Pearson、Spearman、Kendall等系数

Pandas介绍

首先，需要先安装numpy和pandas环境，参考：

panda怎么读

一、panda的读音英    

二、panda的释义

n.    熊猫； 猫熊；    

三、panda的例句

This old couple adopted a giant panda in the zoo. 

这对老夫妇在动物园领养了一只大熊猫。

Now there’s a contrast with the panda! The tiger is sleek; the tiger is swift.

这样，就有了一个和熊猫的对照！

四、panda的复数：pandas    

pandas

英   

n.熊猫( panda的名词复数 )

Pandas have only one or two young at a birth. 

熊猫每胎产仔一、二只。

Fewer than a thousand giant pandas still live in the wild. 

只有不到1,000只大熊猫仍然在野外生活。

扩展资料

一、panda的相近词语

1、cat bear小熊猫

2、bear cat小熊猫

3、Ailuropoda melanoleuca大熊猫

4、giant panda大猫熊

5、coon bear熊猫科大型哺乳类食草动物

6、lesser panda小熊猫

7、red panda小猫熊

8、Ailurus fulgens小熊猫

二、panda的临近单词：pandemic、pandal。

1、pandemic    

英    

adj. （疾病） 大流行的； 普遍的，全世界的；

n. （全国或全球性） 流行病，大流行病；    

They feared a new cholera pandemic

他们担心新一轮的霍乱大流行。

复数：pandemics    

2、pandal    

英    

n.（印度公共集会等用的） 临时棚舍；  

But what did we witness in the great pandal in which the foundation ceremony was performed by the Viceroy.

但总督主持的奠基大典上我们看到的又是什么。

pandas什么意思

pandas的意思是熊猫。

一、读音：英   

二、释义：大熊猫；大猫熊；小熊猫，小猫熊(产于亚洲，毛棕红色，尾巴粗长)。

三、用法：

1、The giant panda is one of the surviving ancient animals

译文：大熊猫是一种残存的古动物。

2、The giant panda is known as a national treasure of china

译文：熊猫是中国的国宝。

四、短语搭配：

panda diplomacy：熊猫外交

PANDA MAN：熊猫人 ; 港台剧 ; 名称

扩展资料：

类似的熊种的英语还有：black bear、polar bear

1、black bear

读音：英   

释义：黑熊

用法：Black bug bit a big black bear

译文：黑虫子咬了一只大黑熊。

2、polar bear

读音：英   

释义：北极熊；白熊

用法：The polar bear’s white fur is a natural camouflage

译文：北极熊的白色毛皮是天然的保护色。