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Python数据处理 浅析Python数据处理

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想了解浅析Python数据处理的相关内容吗,在本文为您仔细讲解Python数据处理的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:Python,数据处理,下面大家一起来学习吧。

Numpy、Pandas是Python数据处理中经常用到的两个框架,都是采用C语言编写,所以运算速度快。Matplotlib是Python的的画图工具,可以把之前处理后的数据通过图像绘制出来。之前只是看过语法,没有系统学习总结过,本博文总结了这三个框架的API。

以下是这三个框架的的简单介绍和区别:

Numpy

Numpy快速入门教程可参考:Numpy tutorial

Numpy属性

ndarray.ndim:维度

ndarray.shape:行数和列数,例如(3, 5)

ndarray.size:元素的个数

ndarray.dtype:元素类型

Numpy创建

array(object, dtype=None):使用Python的list或者tuple创建数据

zeors(shape, dtype=float):创建全为0的数据

ones(shape, dtype=None):创建全为1的数据

empty(shape, dtype=float):创建没有初始化的数据

arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None):创建固定间隔的数据段

linspace(start, stop, num=50, dtype=None):在给定的范围,均匀的创建数据

Numpy运算

加、减:a + b、a - b

乘:b*2、10*np.sin(a)

次方:b**2

判断:a<35,输出True或False的数组

矩阵乘:np.dot(A,B) 或 A.dot(B)

其他:+=、-+、sin、cos、exp

Numpy索引

数组索引方式:A[1, 1]

切片:A[1, 1:3]

迭代:for item in A.flat

Numpy其他

reshape(a, newshape):改变数据形状,不会对原始数据进行修改,返回一组新数据

resize(a, new_shape):改变数据形状,会对原始数据进行修改,不返回数据

ravel(a):将成一维返回

vstack(tup):上下合并

hstack(tup):左右合并

hsplit(ary, indices_or_sections):水平分割n份

vsplit(ary, indices_or_sections):垂直分割n份

copy(a):深度拷贝

Pandas

Pandas快速入门教程可参考:10 Minutes to pandas

Pandas数据结构

Pandas的数据结构有两种:Series和DataFrame。

Series:索引在左边,值在右边。创建方式如下:

In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])
In [5]: s
Out[5]: 
0  1.0
1  3.0
2  5.0
3  NaN
4  6.0
5  8.0
dtype: float64

DataFrame:是一个表格型的数据结构,既有行索引也有列索引, 它可以被看做由Series组成的大字典。创建方式如下:

In [6]: dates = pd.date_range('20130101', periods=6)

In [7]: dates
Out[7]: 
DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04',
        '2013-01-05', '2013-01-06'],
       dtype='datetime64[ns]', freq='D')

In [8]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))

Pandas查看数据

index:索引

columns:列索引

values:值

head(n=5):返回前n项数据

tail(n=5):返回后n项数据

describe():打印出数据的数量、平均值等各项数据

sort_index(axis=1, ascending=False):根据索引排序

sort_values(by='B'):根据索引值排序

Pandas选择数据

数组选择方式:df[‘A']

切片选择方式:df[0:3] 或 df[‘20130102':'20130104']

根据标签选择:df.loc[‘20130102':'20130104',[‘A','B']]

根据位置选择:df.iloc[3:5,0:2]

混合选择:df.ix[:3,[‘A','C']]

条件判断选择:df[df.A > 0]

Pandas处理丢失数据

删除丢失数据的行:df.dropna(how='any')

填充丢失数据:df.fillna(value=5)

数据值是否为NaN:pd.isna(df1)

Pandas合并数据

pd.concat([df1, df2, df3], axis=0):合并df

pd.merge(left, right, on='key'):根据key字段合并

df.append(s, ignore_index=True):添加数据

Pandas导入导出

df.to_csv(‘foo.csv'):保存到csv文件

pd.read_csv(‘foo.csv'):从csv文件读取

df.to_excel(‘foo.xlsx', sheet_name='Sheet1'):保存到excel文件

pd.read_excel(‘foo.xlsx', ‘Sheet1', index_col=None, na_values=[‘NA']):从excel文件读取

Matplotlib

这里只介绍最简单的出图方式:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 随机生成1000个数据
data = pd.Series(np.random.randn(1000),index=np.arange(1000))
# 为了方便观看效果, 我们累加这个数据
data.cumsum()
# pandas 数据可以直接观看其可视化形式
data.plot()
plt.show()

 

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