pandas庫有什么用

Pandas在數(shù)據(jù)科學(xué)中發(fā)揮著重要作用，它可幫助我們建立數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)技能。

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數(shù)據(jù)是當(dāng)今世界不可或缺的一部分。它可以幫助我們預(yù)測各種事件，并為我們的生活指明方向。Pandas幫助我們控制和操縱這些數(shù)據(jù)。Pandas提供了基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如Series，DataFrame和Panel，可用來處理數(shù)據(jù)集和時間序列。它是免費(fèi)使用的開放源代碼庫，使其成為世界上使用最廣泛的數(shù)據(jù)科學(xué)庫之一。

Pandas擁有執(zhí)行各種任務(wù)的能力。無論是執(zhí)行諸如查找數(shù)據(jù)的均值，中位數(shù)和眾數(shù)之類的任務(wù)，還是根據(jù)我們的意愿處理大型CSV文件并處理內(nèi)容的任務(wù)，Pandas都能做到。簡而言之，要掌握數(shù)據(jù)科學(xué)，必須精通Pandas。

如何安裝Pandas：

使用Anaconda安裝Pandas，這是在系統(tǒng)上獲取Pandas的最簡單方法，建議新手和沒有經(jīng)驗(yàn)的用戶使用。例如NumPy和SciPy。下載安裝程序后，只需執(zhí)行簡單的設(shè)置過程即可。結(jié)束后，就可以輕松訪問Pandas庫。

pandas庫怎么安裝返回什么類型

1、點(diǎn)擊開始欄，搜索cmd并打開。

2、找到安裝的Python路徑。

3、進(jìn)入文件路徑。在輸入cd+空格+文件路徑，進(jìn)入文件路徑下進(jìn)行安裝。

4、輸入命令pipinstallpandas執(zhí)行安裝。返回panel的數(shù)據(jù)類型。

Pandas庫的介紹

Pandas是python第三方庫，提供高性能易用數(shù)據(jù)類型和分析工具

import pandas as pd

Pandas基于Numpy實(shí)現(xiàn)，常與Numpy和Matplotlib一同使用

兩個數(shù)據(jù)類型：Series，DataFrame

基于上述數(shù)據(jù)類型的各類操作(基本操作、運(yùn)算操作、特征類操作、關(guān)聯(lián)類操作)

Series類型可以由如下類型創(chuàng)建：

1.python列表,index與列表元素個數(shù)一致

2.標(biāo)量值，index表達(dá)Series類型的尺寸

3.python字典，鍵值對中的‘鍵’是索引，index從字典中進(jìn)行選擇操作

4.ndarray，索引和數(shù)據(jù)都可以通過ndarray類型創(chuàng)建

5.其他函數(shù)，range()函數(shù)等

Series類型的基本操作

Series類型包括index和value兩部分

Series類型的操作類似ndarray類型

Series類型的操作類似python字典類型

Series類型的操作類似ndarray類型：

1.索引方法相同，采用[]

2.numpy中運(yùn)算和操作可用于series類型

3.可以通過自定義索引的列表進(jìn)行切片

4.可以通過自動索引進(jìn)行切片，如果存在自定義索引，則一同被切片

Series類型的操作類似python字典類型：

1.通過自定義索引訪問

2.保留字in操作

3.使用.get()方法

Series是一維帶‘標(biāo)簽’數(shù)組

index_0?? ---data_a

Series基本操作類似ndarray和字典，根據(jù)索引對齊

DataFrame類型可以由如下類型創(chuàng)建：

1.二維ndarray對象

2.由一維ndarray、列表、字典、元組或Series構(gòu)成的字典

3.Series類型

4.其他的DataFrame類型

重新索引

.reindex(index=None,columns=None,...)的參數(shù)

index,columns??????????? 新的行列自定義索引

fill_value?????????????????????? 重新索引中，用于填充缺失位置的值

method?????????????????????? 填充方法，ffill當(dāng)前值向前填充，bfill向后填充

limit???????????????????????????? 最大填充量

copy???????????????????????????? 默認(rèn)true，生成新的對象，false時，新舊相等不復(fù)制

索引類型的常用方法

.append(idx)?????????? 鏈接另一個index對象，產(chǎn)生新的index對象

.diff(idx)??????????????????? 計算差集，產(chǎn)生新的index對象

.intersection(idx)??????? 計算交集

.union(idx)?????????????????? 計算并集

.delete(loc)??????????????? 刪除loc位置處的元素

.insert(loc,e)?????????????? 在loc位置增加一個元素e

算術(shù)運(yùn)算法則

算術(shù)運(yùn)算根據(jù)行列索引，補(bǔ)齊后運(yùn)算，運(yùn)算默認(rèn)產(chǎn)生浮點(diǎn)數(shù)

補(bǔ)齊時缺項(xiàng)填充NaN(空值)

二維和一維、一維和零維間為廣播運(yùn)算

采用+ - * ／符號進(jìn)行的二元運(yùn)算產(chǎn)生新的對象

方法形式運(yùn)算

.add(d,**argws)??? 類型間加法運(yùn)算，可選參數(shù)

.sub(d,**argws)? ? 類型間減法運(yùn)算，可選參數(shù)

.mul(d,**argws)? ? 類型間乘法運(yùn)算，可選參數(shù)

.div(d,**argws)? ? 類型間除法運(yùn)算，可選參數(shù)

比較運(yùn)算法則

比較運(yùn)算只能比較相同索引的元素，不進(jìn)行補(bǔ)齊

二維和一維、一維和零維間為廣播運(yùn)算

采用? ? =? =? ==? !=等符號進(jìn)行的二元運(yùn)算產(chǎn)生布爾對象

.sort_values()方法在指定軸上根據(jù)數(shù)值進(jìn)行排序，默認(rèn)升序

Series.sort_values(axis=0,ascending=True)

DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True)

by:axis軸上的某個索引或索引列表

適用于Series和DataFrame類型

.sum()?????????? 計算數(shù)據(jù)的總和，按0軸計算，下同

.count()???????? 非NaN值的數(shù)量

.mean()? .median()?? 計算數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值，算術(shù)中位數(shù)

.var()?? .std()????? 計算數(shù)據(jù)的方差、標(biāo)準(zhǔn)差

.min()???? .max()???? 計算數(shù)據(jù)的最小值、最大值

.describe()???????? 針對0軸（各列）的統(tǒng)計匯總

適用于Series

.argmin()??? .argmax()??? 計算數(shù)據(jù)最大值、最小值所在位置的索引位置（自動索引）

.idxmin()???? .idxmax() ?? 計算數(shù)據(jù)最大值、最小值所在位置的索引（自定義索引）

適用于Series和DataFrame類型，累計計算

.cumsun()????????????????? 依次給出前1、2、...、n個數(shù)的和

.cumprod()? ? ? ? ? ? ? ?? 依次給出前1、2、...、n個數(shù)的積

.cummax()? ? ? ? ? ? ? ??? 依次給出前1、2、...、n個數(shù)的最大值

.cummin()?????????????????? 依次給出前1、2、....、n個數(shù)的最小值

適用于Series和DataFrame類型，滾動計算(窗口計算)

.rolling(w).sum()??????????????? 依次計算相鄰w個元素的和

.rolling(w).mean()? ? ? ? ? ? ?? 依次計算相鄰w個元素的算術(shù)平均值

.rolling(w).var()? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 依次計算相鄰w個元素的方差

.rolling(w).std()? ? ? ? ? ? ? ???? 依次計算相鄰w個元素的標(biāo)準(zhǔn)差

.rolling(w).min() ? .max()? ? ? ? ? ? ? ? 依次計算相鄰w個元素的最小值和最大值

兩個事物，表示為x和y，如何判斷它們之間的存在相關(guān)性？

相關(guān)性

1.x增大，y增大，兩個變量正相關(guān)

2.x增大，y減小，兩個變量負(fù)相關(guān)

3.x增大，y無視，兩個變量不相關(guān)

相關(guān)分析函數(shù)

適用于Series和DataFrame類型

.cov()??????????????? 計算協(xié)方差矩陣

.corr()???????????????? 計算相關(guān)系數(shù)矩陣，Pearson、Spearman、Kendall等系數(shù)

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