【Pandas】入门案例

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# To add a new markdown cell, type '# %% [markdown]'
# %%
import numpy as np
import pandas as pd
# 使用 Series 生产序列，Pandas默认生成整数索引
s = pd.Series([1,3,4, np.nan, 6,8]) 
s


# %%
# 使用含日期时间索引和标签的Numpy数组生成DateFrame
dates = pd.date_range('20200703', periods = 6)
dates
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,5),index = dates, columns = list('ABCDE'))
df


# %%
import pandas as pd
import numpy as np
# 使用Series字典对象生成DataFrame
df2 = pd.DataFrame({"A": 1.,
                    "N": pd.Timestamp('20200703'),
                    "B": pd.Series(1, index = list(range(4)),dtype='float32'),
                    "D": np.array([3]*4,dtype = 'int32'),
                    "E": pd.Categorical(["test","train","test","train"]),
                    "F": 'foo'})
df2 


# %%
#查询数据类型
df2.dtypes


# %%
# 获取单列数据
df2.A


# %%
df2.append


# %%
df.head() #Series 或着 DataFrame 前5位


# %%
df.tail(3) #Series或DataFrame 的尾部数据 可选数量


# %%
ts = pd.Series(np.random.randn(1000),
               index = pd.date_range('1/1/2000',periods=1000))
ts = ts.cumsum()
ts.plot()


# %%
df.index


# %%
df.columns


# %%
df.to_numpy()


# %%
df2.to_numpy()


# %%
df.describe()


# %%
df.T


# %%
df.sort_index(axis=1,ascending=False)


# %%
df.sort_values(by='B')


# %%

 在test.ipynb文件中执行各种命令可以初略的看到pandas的一些功能，但总体来数和其他的统计软件类似。