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  • numpy模块&pandas模块

    numpy模块

    import pandas as pd
    import numpy as np
    df=pd.Series(np.array(['a','b']))
    print(df)
    datas=pd.date_range('20190101',periods=6)
    print(datas)
    values=np.random.rand(6,4)*10
    print(values)
    arr1=np.array([1,2,3])
    arr2=np.array([4,5,6])
    print(arr2*arr1)
    arr2=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
    print(arr2)
    print(arr2.T)#将行变成列,将列变成行
    print(arr2.astype(np.float64).dtype)
    print(arr2.size)#数组中元素的个数
    print(arr2.shape)#数组维度的元组
    print(arr2.ndim)#数组的维度
    print(arr2[1:,:])#第一个:控制行第二个:控制列
    print(arr2[0,1],type(arr2[0,0]))#第0行的第1个
    print(arr2[0,[0,1]])#第0行的第0到1个
    print(arr2[0,0]+2)#第0行的第0个+2,变成第2个
    arr1=np.array([[7,8,9],[10,11,12]])
    print(np.hstack((arr1,arr2)))#hstack只接收1个参数,2个的话要用括号包起来行合并
    print(np.vstack((arr2,arr1))) #列合并
    print(np.concatenate((arr1,arr2)))#默认列合并
    print(np.concatenate((arr1,arr2),axis=0))#1表示行;0表示列
    print(np.zeros((5,5)))#形成提个5行5列的矩阵
    print(np.ones((5,5))*100)#100可以改变5行5列矩阵的数值
    print(np.eye(5))#返回一个二维数组,对角线为1,其他为0
    print(np.arange(1,10,2))#生成一维的1到10列表,步长维2
    print(np.linspace(0,20,10))#生成一个由10个0到20的小数组成的列表,平均分成10份
    arr=np.zeros((5,5))#生成一个5行5列的矩阵
    print(arr.reshape((1,25)))#将5行5列的矩阵重塑成1到25的二维矩阵
    

    pandas模块

    # pandas更多的是excel/csv文件处理,excel文件, 对numpy+xlrd模块做了一层封装
    
    
    # pandas的数据类型
    
    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    ## Series(现在一般不使用(一维))
    df = pd.Series(np.array([1,2,3,4]))
    print(df)
    
    
    # DataFrame(多维)
    
    dates = pd.date_range('20190101', periods=6, freq='M')
    print(dates)
    
    values = np.random.rand(6, 4) * 10
    print(values)
    
    columns = ['c1','c2','c3','c3']
    
    df = pd.DataFrame(values,index=dates,columns=columns)
    print(df)
    
    '''
    dtype	查看数据类型
    index	查看行序列或者索引
    columns	查看各列的标签
    values	查看数据框内的数据,也即不含表头索引的数据
    describe	查看数据每一列的极值,均值,中位数,只可用于数值型数据
    transpose	转置,也可用T来操作
    sort_index	排序,可按行或列index排序输出
    sort_values	按数据值来排序
    '''
    
    print(df.dtypes)
    print(df.index)
    print(df.columns)
    print(df.describe())
    print(df.T)
    
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/MrYang161/p/11414450.html
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