Pandas模块在Python中如何高效处理数据?

2026-05-21 15:331阅读0评论SEO教程
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Pandas模块在Python中如何高效处理数据?

目录PandasSeries的创建Series的读取DataFrame的创建DataFrame数据的读取Panel的创建

目录

​​Pandas​​

​​Series​​

​​序列的创建​​

​​序列的读取​​

​​DataFrame​​

​​DataFrame的创建​​

​​DataFrame数据的读取​​

​​Panel​​

​​Panel的创建​​


Pandas

Pandas ( Python Data Analysis Library )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

python中有三种数据结构

  • 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,其区别是:List中的元素可以是不同的数据类型,而array和Series中则只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效率。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。DataFrame是用的最多的数据结构
  • Panel :三维的数组,可以理解为DataFrame的容器。
  • pandas可以读取很多种的数据,用的比较多的是读取htm、json、csv的数据

    import pandas

    data1=pandas.read_html('1.html') #读取html格式数据
    data2=pandas.read_json('2.json') #读取json格式数据
    data3=pandas.read_csv('3.csv') #读取csv格式的数据

    Series

    系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数,字符串,浮点数,Python对象等)的一维标记数组。轴标签统称为索引

    Series的创建函数:pandas.Series( data, index, dtype,copy )

    参数

    描述

    data

    数据采取各种形式,如:ndarray,list,constants

    index

    索引值必须是唯一的和散列的,与数据的长度相同。默认np.arange(n)如果没有索引被传递

    dtype

    dtype用户数据类型。如果没有,将推断数据类型

    copy

    复制数据,默认为false

    序列的创建

    创建一个空series序列

    从字典创建一个series序列

    序列的读取

    读取直接用 ['行名'],序列只可以读取行的内容

    DataFrame

    数据帧(DataFrame)是二维数据结构,即数据以行和列的表格方式排列。
    数据帧(DataFrame)的功能特点:

    • 潜在的列是不同的类型
    • 大小可变
    • 标记轴(行和列)
    • 可以对行和列执行算术运算

    DataFrame的创建函数:pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

    参数

    描述

    data

    Pandas模块在Python中如何高效处理数据?

    数据采取各种形式,如:ndarray,series,map,lists,dict,constant和另一个DataFrame

    index

    对于行标签,要用于结果帧的索引是可选缺省值 np.arrange(n) ,如果没有传递索引值

    columns

    对于列标签,可选的默认语法是 np.arange(n)这只有在没有索引传递的情况下才是这样

    dtype

    每列的数据类型

    copy

    如果默认值为false,则此命令用于复制数据

    DataFrame的创建

    创建一个空DataFrame序列

    从字典创建一个series序列(必须加index)

    DataFrame数据的读取

    读取列,直接 ['列名']

    读取行

    Panel

    面板(Panel)是3D容器的数据。面板数据一词来源于计量经济学,部分源于名称:Pandas - pan(el)-da(ta)-s。
    3轴(axis)这个名称旨在给出描述涉及面板数据的操作的一些语义。它们是

    • items - axis 0,每个项目对应于内部包含的数据帧(DataFrame)
    • major_axis - axis 1,它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行)
    • minor_axis - axis 2,它是每个数据帧(DataFrame)的列

    Panel的创建函数:pandas.Panel(data, items, major_axis, minor_axis, dtype, copy)

    参数

    说明

    data

    数据采取各种形式,如:ndarray,series,map,lists,dict,constant和另一个数据帧 DataFrame

    items

    axis=0

    major_axis

    axis=1

    minor_axis

    axis=2

    dtype

    每列的数据类型

    copy

    复制数据,默认false

    Panel的创建

    创建一个空Panel序列



    本文共计1120个文字,预计阅读时间需要5分钟。

    Pandas模块在Python中如何高效处理数据?

    目录PandasSeries的创建Series的读取DataFrame的创建DataFrame数据的读取Panel的创建

    目录

    ​​Pandas​​

    ​​Series​​

    ​​序列的创建​​

    ​​序列的读取​​

    ​​DataFrame​​

    ​​DataFrame的创建​​

    ​​DataFrame数据的读取​​

    ​​Panel​​

    ​​Panel的创建​​


    Pandas

    Pandas ( Python Data Analysis Library )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

    python中有三种数据结构

  • 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,其区别是:List中的元素可以是不同的数据类型,而array和Series中则只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效率。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。DataFrame是用的最多的数据结构
  • Panel :三维的数组,可以理解为DataFrame的容器。
  • pandas可以读取很多种的数据,用的比较多的是读取htm、json、csv的数据

    import pandas

    data1=pandas.read_html('1.html') #读取html格式数据
    data2=pandas.read_json('2.json') #读取json格式数据
    data3=pandas.read_csv('3.csv') #读取csv格式的数据

    Series

    系列(Series)是能够保存任何类型的数据(整数,字符串,浮点数,Python对象等)的一维标记数组。轴标签统称为索引

    Series的创建函数:pandas.Series( data, index, dtype,copy )

    参数

    描述

    data

    数据采取各种形式,如:ndarray,list,constants

    index

    索引值必须是唯一的和散列的,与数据的长度相同。默认np.arange(n)如果没有索引被传递

    dtype

    dtype用户数据类型。如果没有,将推断数据类型

    copy

    复制数据,默认为false

    序列的创建

    创建一个空series序列

    从字典创建一个series序列

    序列的读取

    读取直接用 ['行名'],序列只可以读取行的内容

    DataFrame

    数据帧(DataFrame)是二维数据结构,即数据以行和列的表格方式排列。
    数据帧(DataFrame)的功能特点:

    • 潜在的列是不同的类型
    • 大小可变
    • 标记轴(行和列)
    • 可以对行和列执行算术运算

    DataFrame的创建函数:pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)

    参数

    描述

    data

    Pandas模块在Python中如何高效处理数据?

    数据采取各种形式,如:ndarray,series,map,lists,dict,constant和另一个DataFrame

    index

    对于行标签,要用于结果帧的索引是可选缺省值 np.arrange(n) ,如果没有传递索引值

    columns

    对于列标签,可选的默认语法是 np.arange(n)这只有在没有索引传递的情况下才是这样

    dtype

    每列的数据类型

    copy

    如果默认值为false,则此命令用于复制数据

    DataFrame的创建

    创建一个空DataFrame序列

    从字典创建一个series序列(必须加index)

    DataFrame数据的读取

    读取列,直接 ['列名']

    读取行

    Panel

    面板(Panel)是3D容器的数据。面板数据一词来源于计量经济学,部分源于名称:Pandas - pan(el)-da(ta)-s。
    3轴(axis)这个名称旨在给出描述涉及面板数据的操作的一些语义。它们是

    • items - axis 0,每个项目对应于内部包含的数据帧(DataFrame)
    • major_axis - axis 1,它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行)
    • minor_axis - axis 2,它是每个数据帧(DataFrame)的列

    Panel的创建函数:pandas.Panel(data, items, major_axis, minor_axis, dtype, copy)

    参数

    说明

    data

    数据采取各种形式,如:ndarray,series,map,lists,dict,constant和另一个数据帧 DataFrame

    items

    axis=0

    major_axis

    axis=1

    minor_axis

    axis=2

    dtype

    每列的数据类型

    copy

    复制数据,默认false

    Panel的创建

    创建一个空Panel序列