python中pandas的知識點的示例分析

這篇文章主要介紹python中pandas的知識點的示例分析，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

python的數據類型有哪些?

python的數據類型：1. 數字類型，包括int（整型）、long（長整型）和float（浮點型）。2.字符串，分別是str類型和unicode類型。3.布爾型，Python布爾類型也是用于邏輯運算，有兩個值：True（真）和False（假）。4.列表，列表是Python中使用最頻繁的數據類型，集合中可以放任何數據類型。5. 元組，元組用”()”標識，內部元素用逗號隔開。6. 字典，字典是一種鍵值對的集合。7. 集合，集合是一個無序的、不重復的數據組合。

1、說明

python+data+analysis的組合縮寫，是python中以numpy和matplotlib為基礎的第三方數據分析庫，與后兩者共同構成python數據分析的基本工具包，享有三個劍客的名字。

2、安裝

打開cmd，依次輸入以下三個命令。

pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3、pandas選擇數據

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('20210301', periods=6)
df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df1)

4、pandas賦值及操作

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('20210301', periods=6)
df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df1)

5、pandas對于空數據的處理

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('20210301', periods=6)
df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df2 = pd.DataFrame(df1, index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'])
s1 = pd.Series([3, 4, 6, 7], index=dates[:4])  # 對第一個到第四個數據進行賦值
s2 = pd.Series([32, 5, 2, 1], index=dates[2:])  # 對第三個數據到最后一個數據進行賦值
df2['E'] = s1
df2['F'] = s2
print(df2)

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