关于后端:Pandas入门指南Python中的数据处理与分析

Python的Pandas库是数据迷信畛域中十分重要的一个库，它使数据荡涤和剖析工作变得更快更简略。Pandas联合了NumPy的高性能数组计算性能以及电子表格和关系型数据库（如SQL）的灵便数据处理能力。

一、Pandas的数据结构

Pandas次要有两种数据结构：Series和DataFrame。

1. Series

Series是一种相似于一维数组的对象，它由一组数据和一组与之相干的数据标签（即索引）组成。

import pandas as pds = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])print(s)

2. DataFrame

DataFrame是一种二维的表格型数据结构，每列能够是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，它能够被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。

import pandas as pddata = {'Country': ['Belgium', 'India', 'Brazil'],        'Capital': ['Brussels', 'New Delhi', 'Brasília'],        'Population': [11190846, 1303171035, 207847528]}df = pd.DataFrame(data, columns=["Country", "Capital", "Population"])print(df)

二、数据读取与写入

Pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数，反对多种格局的数据，如csv、excel、json、html、sql等。

import pandas as pd# 从CSV文件中读取数据df = pd.read_csv('file.csv')# 将数据写入CSV文件中df.to_csv('file.csv')

三、数据抉择与操作

Pandas提供了多种形式进行数据的抉择与操作。

import pandas as pd# 创立一个数据集data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom'],        'Age': [20, 21, 19, 20],        'Country':['US', 'UK', 'US', 'UK']}df = pd.DataFrame(data)# 抉择'Name'列df['Name']# 抉择第0行df.iloc[0]# 抉择满足条件的行df[df.Age > 20]# 对'Age'列进行求和df['Age'].sum()# 对'Country'列进行计数df['Country'].value_counts()

Pandas的性能远不止这些，还包含合并、分组、缺失数据处理、数据透视表等高级性能，为数据处理和剖析提供了弱小的工具。