在Python的IT领域,Pandas库是数据处理和分析的核心工具。Pandas提供了一系列高效、易用的数据结构,如Series和DataFrame,使得数据清洗、转换和探索变得简单。本资料包"**Pandas基础-数据集.zip**"包含了对Pandas基础知识的深入学习,包括文件的读取与写入、Series和DataFrame的使用,以及一些常用的基本函数。通过实例数据集,如**Kobe_data.csv**、**Game_of_Thrones_Script.csv**和**table.csv**,我们将进一步探讨这些概念。 1. **文件读取与写入**: - Pandas提供了`read_csv()`函数来读取CSV文件,例如`df = pd.read_csv('Kobe_data.csv')`。同样,可以使用`to_csv()`函数将DataFrame写入CSV文件,例如`df.to_csv('output.csv', index=False)`。 - 对于其他格式,如Excel(.xls或.xlsx)、SQL数据库等,Pandas也提供了相应的读取和写入函数,如`read_excel()`和`to_excel()`,`read_sql()`和`to_sql()`。 2. **Series和DataFrame**: - **Series**是Pandas的一维数据结构,类似于一列数据,可以包含任何类型的数据,并且具有内置索引。 - **DataFrame**是二维表格型数据结构,由行和列组成,每一列可以是不同的数据类型。DataFrame有行索引和列索引,可以理解为一个表格或者关系型数据库的表。 3. **常用基本函数**: - `head()`: 显示DataFrame的前几行,通常用于快速查看数据。 - `describe()`: 提供数据的统计摘要,如计数、平均值、标准差等。 - `info()`: 显示DataFrame的结构信息,包括非空值的数量、数据类型等。 - `sort_values()`: 根据指定列进行排序,例如`df.sort_values('column_name')`。 - `groupby()`: 按照一个或多个列进行分组,然后可以应用聚合函数,如求和、平均值等。 4. **Kobe_data.csv**: 这个文件可能包含科比·布莱恩特(Kobe Bryant)的职业生涯数据,例如比赛得分、篮板、助攻等。我们可以利用Pandas进行数据清洗、统计分析,比如计算科比的平均得分、最高得分等。 5. **Game_of_Thrones_Script.csv**: 这个文件可能是《权力的游戏》(Game of Thrones)的剧本文本数据,我们可以用Pandas分析对话频率、角色互动等,进行文本挖掘和情感分析。 6. **table.csv**: 此文件可能是任何主题的数据集,我们可以将其加载到Pandas DataFrame中,进行数据操作和分析,如合并、过滤、分组、透视等。 通过以上介绍,你可以开始对Pandas有一个全面的认识,了解如何处理和分析各种类型的数据。实践是最好的老师,动手操作这些数据集将加深你对Pandas的理解。在实际工作中,Pandas的灵活性和强大功能使其成为数据科学家和分析人员不可或缺的工具。
2024-08-30 10:01:12 1.35MB Pandas基础用到的三个数据集
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C算法[第一卷 基础、数据结构、排序和搜索](第三版)1
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数据分析 Numpy+Scipy+Matplotlib+Pandas 基础数值算法 科学计算 数据可视化 序列高级函数 一、numpy是什么? 1.Numerical Python,数值的Python,补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 2.Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。 3.Numpy完全标准C语言实现,运行效率充分优化。 4.Numpy开源免费。 二、Numpy的历史 1.1995年,Numeric,Python语言数值计算扩充。 2.2001年,Scipy->Numarray,多维数组运算。 3.2005年,Numeric+Numarray->Numpy。 4.2006年,Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 三、Numpy的核心:多维数组 1.代码简洁:减少Python代码中的循环。 2.底层实现:厚内核(C)+薄接口(Python),保证性能。 代码:vector.py 四、Numpy基础 1.数组对象 1)用np.ndarray类的对象表示n维数组 实际数据:数组中元素 元数据:描述数组中的元素 将实际数据与元数据分开存放,一方面提高了内存空间
2024-01-18 14:36:05 22KB python numpy 数据分析
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2024-01-18 14:36:02 18KB python numpy 数据分析
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2024-01-18 14:35:56 18KB python numpy 数据分析
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2024-01-18 14:35:52 14KB python numpy 数据分析
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2024-01-18 14:35:45 64KB python numpy 数据分析
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2024-01-18 14:32:57 12KB python numpy 数据分析
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NOI导刊--基础数据结构--哈希、并查集--江涛 内含----讲义,代码
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