Python資料分析 Pandas模組 基礎資料結構與簡介

本人對於Python學習建立了一個小小的學習圈子，為各位提供了一個平臺，大家一起來討論學習Python。歡迎各位到來Python學習群：960410445一起討論視訊分享學習。Python是未來的發展方向，正在挑戰我們的分析能力及對世界的認知方式，因此，我們與時俱進，迎接變化，並不斷的成長，掌握Python核心技術，才是掌握真正的價值所在。

簡介

pandas 組成 = 資料皮膚 + 資料分析工具

poandas 把陣列分為3類

一維矩陣：Series 把ndarray強大在可以儲存任意資料型別可以專門處理時間資料

二維矩陣：DataFrame

三維皮膚資料：Panel

背景： 為金融產品資料分析建立的，對時間序列支援非常好！

資料結構

匯入pandas模組

import pandas as pd
讀取csv檔案，資料型別就是二維矩陣 DataFrame

df = pd.read_csv('路徑')
type(df)
屬性和方法

型別： type(df)

維度： df.ndim

形狀: df.shape

大小： df.size

資料型別: a.dtypes

幫助： help(df)

索引操作

前N行：head(N)

後N行：tail(N)

第N行：df.loc[索引]

第3-7行：df.loc[2:8]

取任意行：df.loc[[1,3,5....]]

取某列：df['列名'] df.列名

取任意列：df[['列名1','列名2'，...]]

簡單統計

摘要描述/簡介：df.describe()

一維.value_counts() 統計一維矩陣中數值出現的次數

比如：統計成績！！

最大：df['列名'].max()

最小：df['列名'].min()

平均：df['列名'].mean()

標準差：std()