pandas是一个非常流行的数据分析库,它提供了一系列方便易用的数据分析工具。pandas常见基本使用方法包括:
创建数据帧(DataFrame):使用pd.DataFrame()函数创建一个数据帧,该数据帧包含一个或多个列。可以使用列名来访问数据帧的每一列。
选择列:使用pd.DataFrame()函数创建一个数据帧后,可以使用iloc[]或loc[]方法选择列。例如,要选择所有列,可以使用iloc[],要选择特定的列,可以使用iloc[:, :, i](i表示列索引)。
访问列:使用pd.DataFrame()函数创建一个数据帧后,可以使用columns属性访问数据帧的所有列。例如,要访问名为age的列,可以使用df['age']。
数据操作:pandas提供了许多数据操作方法,例如iloc[](行索引)、loc[](列索引)、apply()(应用函数)等。还可以使用to_string()(将数据帧转换为字符串)和to_hash()(将字符串转换为哈希值)等方法来转换和操作数据帧。
数据分析:pandas还提供了许多数据分析方法,例如count()(计数)、mean()(均值)、std()(标准差)等。
总之,pandas是一个功能强大的数据分析库,可以用于创建数据帧、选择列、访问列、数据操作、数据分析等方面。
- 什么是pandas?pandas常见基本使用方法
看过该Python的还看过
本文标题:#什么是pandas?pandas常见基本使用方法#,宏鹏发布于北大青鸟鲁广校区。pandas是一个非常流行的数据分析库,它提供了一系列方便易用的数据分析工具。pandas常见基本使用方法包括:创建数据帧(DataFrame):使用pd.DataFrame()函数创建一个数据帧,该数据帧包含一个或多个列。可以使用列名来访问数据帧的每一列。