Python其實很簡單。第十九章熊貓系列和數據框

Anaconda是Python的開源分發版本，預裝了豐富的第三方庫，主要面向科學計算和數據分析。用起來比原來的Python更省時省力。

Anaconda的官方下載網站是:https://www.continuum.io/downloads.下載和安裝的方法非常簡單。有問題可以上網搜索相關內容學習解決。

安裝Anaconda後，妳會發現在Anaconda目錄中同時安裝了Jupyter Notebook和Spyder等工具，接下來我們主要使用Spyder進行開發。Spyder的使用非常簡單，也可以在網上搜索學習。

雖然Anaconda已經預裝了很多常用的包，但是有時候還是需要我們自己安裝壹些包。妳可以從開始菜單中選擇“Anaconda Anaconda Prompt”命令，在命令行輸入conda install(代表包名)進行安裝，或者輸入pip install。

19.2數據分析包熊貓

Pandas是Python的壹個數據分析包，Pandora包已經安裝了Anaconda。

熊貓數據結構有三種:Series(壹維數組)、DataFrame(二維數組)、Panel(三維數組)，其中前兩種數據結構是最常用的。

19.2.1系列

Series用於存儲壹行或壹列數據以及與之相關的索引集合。

語法格式如下:

系列()

印刷品

輸出結果如下:

1張三

李四

3王武

dtype:對象

索引是在創建上面的序列時指定的。如果未指定，默認索引值從0開始。如下所示:

s =系列(

印刷品

運行結果:

0張三

1李四

2王武

3孫柳

dtype:對象

(4)刪除元素

來自熊貓進口系列

s =系列(

(3)刪除行

Df.drop(1，axis=0) # axis=0表示行軸，也可以省略。

(4)刪除列

Df.drop ('gender '，axis=1) # axis=0表示列軸。

也可以使用另壹種方法:

Del df['性別']

(5)添加欄目

Df['電話']=[' 1111111 '，' 222222 '，' 333333']

打印(df)

運行結果:

姓名、性別、年齡、電話號碼

0三個男人18 1111111。

1李四女19 2222222

2王武男17 3333333

(6)添加線條

Df.loc[len(df)]=['孫柳'，'男'，' 20']

(7)添加

來自熊貓進口系列

從熊貓進口數據框

Name =系列(['張三'，'李四'，'王五'])

性別=系列(['男性'，'女性'，'男性'])

年齡=系列([18，19，17])

Df=DataFrame({' name': name，' gender': sex，' age': age}) #用名為Df的變量創建壹個DataFrame。

name 1 =系列(['孫柳'，'侯琦'])

sex 1 =系列(['男性'，'女性'])

年齡1 =系列([19，17])

df 1 = data frame({ ' name ':name 1，' gender': sex1，' age': age1})

#使用名為df1的變量創建壹個DataFrame。

df=df.append(df1，ignore_index=True)

#將df1追加到df，參數ignore_index=True表示重新索引。

打印(df)

運行結果:

姓名、性別和年齡

0張三男18

1李四女19

2王武男17

3孫柳南19

4等待七個女孩17