講者 : UR
時間 : 2020/3/22
Python : Data Analysis Using pandas
處理數據,資料分析
基於Numpy的package
兩種資料類型 : Series : 單維度資料 DataFrame : 雙維度資料
pip install pandas
0 | Bob | 1996 |
1 | Nancy | 1997 |
2 | Amy | 1997 |
import pandas as pd
mySeries = pd.Series([20,10,15])
print(mySeries)
data = pd.Series(串列)
print(mySeries.values) #[20 10 15]
print(mySeries.size) #3
print(data2['a']) #8
print(data2[0]) #8
print('a' in data2) #True
data2 = pd.Series([8,9,10], index=['a','b','c'])
print(data2.index) #Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')
print(data3.sum()) # 相加總和 #60
print(data3.max()) #最大值 #20
print(data3.min()) #最小值 #-5
print(data3.prod()) #相乘總和 #-1440000
print(data3.mean()) #算術平均數 #10.0
print(data3.median()) #中位數 #11.0
print(data3.std()) #標準差 #8.461678320522472
print(data3.nlargest(3)) #前3最大的數字
#4 20
#5 15
#2 12
#dtype: int64
print(data3.nsmallest(2)) #前2最小的數字
#3 -5
#0 8
#dtype: int64
data3 = pd.Series([8,10,12,-5,20,15])
0 | Bob | 1996 |
1 | Nancy | 1997 |
2 | Amy | 1997 |
import pandas as pd
data = pd.DataFrame(字典)
myframe = pd.DataFrame({'name': ['Bob', 'Nancy','Amy','Elsa'],
'year': [1996, 1997, 1997, 1996],
'month': [8, 8, 7, 1],
'day':[11,23,8,3]})
print(myframe)
print(myframe.values)
print(myframe.size) #16
print(myframe.shape) #(4,4)
myframe = pd.DataFrame({'name': ['Bob', 'Nancy','Amy','Elsa'],
'year': [1996, 1997, 1997, 1996],
'month': [8, 8, 7, 1],
'day':[11,23,8,3]}, index = ['a','b','c','d'])
print(myframe)
dataframe.iloc[順序]
print(myframe.iloc[1])
print(myframe.loc['b'])
dataframe.loc[索引]
dataframe[欄位名稱]
print(myframe['name'])
dataframe[新欄位名稱] = 資料串列
dataframe[新欄位名稱] = Series
myframe['salary'] = [24000,30000,23800,45000]
myframe['rank'] = pd.Series([3,2,4,1], index = ['a','b','c','d'])
print(myframe)
plusone(2017). [Day06]Pandas的兩種資料類型!. Retrieved from https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10193394
彭彭的課程(2019). Python Pandas 資料分析 - 基礎教學 By 彭彭. Retrieved from https://youtu.be/5QZqzKCDCQ4
彭彭的課程(2019). Python Pandas 資料分析 - Series 單維度資料 By 彭彭. Retrieved from https://youtu.be/175ZZC3Hr0Y
彭彭的課程(2020). Python Pandas 資料分析 - DataFrame 雙維度資料 By 彭彭. Retrieved from https://youtu.be/Krj-50BNo9E