Python Pandas 数据库：利用Pandas进行数据分析与管理 (python pandas 数据库)
Python Pandas是一种常用的Python库，特别适用于数据分析和数据管理。Pandas提供了一系列数据结构和函数，能够非常方便地进行数据处理和分析。本文将介绍Python Pandas数据库，探讨如何利用Pandas进行数据分析和管理的基本操作。
1. 安装Python Pandas
在开始使用Pandas之前，需要先进行安装。可以通过以下命令安装Pandas：
“`
pip install pandas
“`
2. 导入Python Pandas
安装完成之后，可通过以下代码导入Pandas：
“`python
import pandas as pd
“`
3. Pandas数据结构
Pandas提供了两种基本的数据结构：Series和DataFrame。
Series是一种一维数组，类似于Python中的列表或数组。它具有一些附加功能，例如对齐数据、自动标签、支持数学运算等。
DataFrame是一种二维表，可以看作是一系列Series对象的。每个Series对象可以看作是DataFrame中的一列。DataFrame具有类似于SQL表或Excel电子表格的结构和功能。它具有的功能包括排序、过滤、分组、透视、合并等。
以下代码展示如何创建Series和DataFrame：
“`python
#创建Series
s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
print(s)
#创建DataFrame
df = pd.DataFrame({‘A’: [‘foo’, ‘bar’, ‘foo’, ‘bar’, ‘foo’, ‘bar’, ‘foo’, ‘foo’],
‘B’: [‘one’, ‘one’, ‘two’, ‘three’, ‘two’, ‘two’, ‘one’, ‘three’],
‘C’: [np.random.randn(8)]})
print(df)
“`
4. Pandas数据读取和写入
Pandas不仅可以处理内存中的数据，还可以对外部数据进行读取和写入。Pandas支持多种数据格式，例如csv、excel、sql、json等。
以下代码展示如何从csv文件中读取数据：
“`python
df = pd.read_csv(‘data.csv’)
print(df)
“`
以下代码展示如何将数据写入excel文件：
“`python
df.to_excel(‘data.xlsx’, sheet_name=’Sheet1′)
“`
5. Pandas数据清洗
在数据分析和处理中，通常需要对数据进行清洗。例如，处理缺失值、重复值、异常值等。
以下代码展示如何处理缺失值：
“`python
#创建含有缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({‘A’: [‘foo’, ‘bar’, np.nan, ‘bar’],
‘B’: [‘one’, np.nan, np.nan, ‘three’],
‘C’: [‘123’, 456, 789, 1011],
‘D’: [np.nan, 999, 888, 777]})
print(df)
#删除包含缺失值的行
df = df.dropna()
print(df)
#用平均值填充缺失值
df = df.fillna(value=df.mean())
print(df)
“`
以下代码展示如何处理重复值：
“`python
#创建含有重复值的DataFrame
df = pd.DataFrame({‘A’: [‘foo’, ‘bar’, ‘foo’, ‘bar’],
‘B’: [‘one’, ‘two’, ‘two’, ‘three’],
‘C’: [‘123’, 456, 789, 1011],
‘D’: [‘abcd’, ‘efgh’, ‘ijkl’, ‘mnop’]})
print(df)
#删除重复的行
df = df.drop_duplicates()
print(df)
“`
6. Pandas数据统计
Pandas提供了丰富的统计分析功能，例如求和、平均值、方差、相关系数等。
以下代码展示如何计算DataFrame中每列的平均值：
“`python
#创建DataFrame
df = pd.DataFrame({‘A’: [1, 2, 3, 4],
‘B’: [5, 6, 7, 8],
‘C’: [9, 10, 11, 12]})
print(df)
#计算每列的平均值
print(df.mean())
“`
7. Pandas数据可视化
Pandas还可以进行数据可视化。Pandas提供了一个plot()函数，可以直接绘制图表。
以下代码展示如何绘制数据的线图和散点图：
“`python
#创建DataFrame
df = pd.DataFrame({‘A’: [1, 2, 3, 4],
‘B’: [5, 6, 7, 8],
‘C’: [9, 10, 11, 12]})
print(df)
#绘制线图
df.plot()
#绘制散点图
df.plot.scatter(x=’A’, y=’B’)
“`
8.
本文介绍了Python Pandas数据库，包括Pandas的安装、导入、数据结构、数据读取和写入、数据清洗、数据统计和数据可视化等基本操作。Pandas可以方便地进行数据分析和管理，是数据科学家不可或缺的工具之一。
相关问题拓展阅读：
- python自带及pandas、numpy数据结构(一)
python自带及pandas、numpy数据结构(一)
1.python自带
数据结构
：序列（如list）、映射（如字典）、（set）。
以下只介绍序列中的list：
创建list：
list1 =
list1 = #逗号隔开
list2 = ,,,>#list2长度(len(list2))为2,list2 =
liststring = list(“thisisalist”)#只用于创建
字符串
列表
索引list：
e = list1#下标从零开始，用
中括号
分片list：
es = list1
es = list1#步长在第二个冒号后
list拼接（list1.append(obj)、加运算及乘运算）：
list长度：
list每个元素乘一个数值：
list2 = numpy.dot(list2,2)
list类似矩阵相粗搭乘（每个元素对应相乘取和）：
list3 = numpy.dot(list1,list1)
#要求相乘的两个list长度相同
list3 = numpy.dot(list2,list22)
#要求numpy.shape(list2)和numpy.shape(list22)满足“左行等于右列”的矩阵相乘条件，相乘结果numpy.shape(list3)满足“左列右行”
2.numpy数据结构：
Array：
产生array：
data=np.array(, , >)
data=np.array(list1)
data1 = np.zeros(5)#data1.shape = (5,),5列
data1 = np.eye(5)
索引array:
datacut = data#取第零行第二列，此处是6
切片array：
datacut = data# array()
array长度：
data.shape
data.size
np.shape(data)
np.size(data)
len(data)
array拼接：
#括号内也有一个括号（中括号或者小括号）！
d = np.concatenate((data,data))
d = np.concatenate((data,data),axis = 1)#对应行拼接
array加法：逐个相加
array乘法：
d = data
data #逐个相乘
d = np.dot(data,data)#矩阵相乘
d = data
#每个元素乘3
d = np.dot(data,3)#每个元素乘3
array矩阵运算：
取逆 : np.linalg.inv(data)
转置：data.T
所有元素求和 : np.sum(data)
生成
随机数
：np.random.normal(loc=0, scale=10, size=None)
生成标准正态分布随机数组瞎中：np.random.normal(size=(4,4))
生成二维随机数组：
np.random.multivariate_normal(,np.eye(2))
生成范围在0到1之间的随机矩阵(M,N)：
np.random.randint(0,2,(M,N))
Matrix:
创建matrix：
mat1 = np.mat(, >)
mat1 = np.mat(list)
mat1 = np.mat(data)
matrix是二维的，所有岩神拿+，-，*都是矩阵操作。
matrix索引和分列：
mat1
matrix转置：
np.transpose(mat1)
mat1.transpose()
matrix拼接：
np.concatenate()
np.concatenate(,axis = 1)
numpy数据结构总结：对于numpy中的数据结构的操作方法基本相同：
创建：np.mat(list),np.array(list)
矩阵乘：np.dot(x,y)
转置：x.T or np.transpose(x)
拼接：np.concatenate(,axis = 1)
索引：mat,ary
3.pandas数据结构:
Series:
创建series：
s = pd.Series(,>,index = )
索引series：
s1 = s
拼接series：
pd.concat(,axis = 1) #也可使用s.append(s)
DataFrame:
创建DaraFrame:
df = pd.DataFrame(,>,index = ,columns = )
df取某一列：
dfc1 =df.x
dfc1 = df
dfc2 = df.iloc #用.iloc
方括号
里是数字而不是column名！
dfc2 = df.iloc
df取某一行：
dfr1 = df.iloc
df1 = df.iloc
df1 = df#这种方法只能用于取一个区间
df取某个值：
dfc2 = df.iloc
dfc2 = df.iloc关于python pandas 数据库的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
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