Démarrez rapidement avec la bibliothèque pandas : Guide d'importation

Démarrage rapide de la bibliothèque pandas : importer

Présentation :
Dans l'analyse et le traitement des données, pandas est une bibliothèque Python puissante et efficace. Il fournit de nombreuses structures et fonctions de données pour faciliter l'importation, le traitement et l'analyse des données. Cet article expliquera comment importer la bibliothèque pandas et présentera son utilisation de base à l'aide d'exemples de code spécifiques.

1. Installer la bibliothèque pandas :
   Avant d'utiliser pandas, vous devez d'abord l'installer. Vous pouvez utiliser pip pour installer, ouvrir la fenêtre de ligne de commande et saisir la commande suivante :

   pip install pandas

   Attendez que l'installation soit terminée et vous pourrez commencer à utiliser la bibliothèque pandas.

2. Importer la bibliothèque pandas :
   En Python, utilisez l'instruction import pour importer la bibliothèque. Les instructions courantes pour importer la bibliothèque pandas sont les suivantes :

   import pandas as pd

   Dans l'instruction d'importation, nous spécifions un alias pd pour les pandas. De cette façon, lorsque vous utiliserez les fonctions et les structures de données pandas à l'avenir, vous pourrez directement utiliser pd comme préfixe, ce qui est pratique et rapide.

3. Structure de données pour l'importation de données dans pandas :
   pandas fournit deux structures de données principales, à savoir Series et DataFrame.

(1) Série :
La série est similaire à un tableau unidimensionnel, qui se compose d'un ensemble de données et d'un index qui lui est associé. L'exemple de code pour importer une série est le suivant :

import pandas as pd

# 导入包含五个元素的Series
s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6])
print(s)

L'exécution du code ci-dessus produira les résultats suivants :

0    1.0
1    3.0
2    5.0
3    NaN
4    6.0
dtype: float64

(2) DataFrame :
DataFrame est la structure de données la plus couramment utilisée dans la bibliothèque pandas. Elle est similaire à. un tableau bidimensionnel, composé de lignes et de colonnes. L'exemple de code pour importer un DataFrame est le suivant :

import pandas as pd

# 导入一个字典，其中包含三列数据
data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike'],
        'Age': [20, 21, 19],
        'Gender': ['Male', 'Male', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Exécutez le code ci-dessus, les résultats suivants seront affichés :

   Name  Age  Gender
0   Tom   20    Male
1 Jerry   21    Male
2  Mike   19  Female

4. Importer des fichiers de données :
   En plus d'importer des données à partir de structures de données telles que des dictionnaires ou des listes, pandas prend également en charge l'importation de données à partir de structures de données courantes telles que des dictionnaires ou des listes. Importez des données à partir d'un fichier de données, tel qu'un fichier CSV. L'exemple de code pour importer un fichier CSV est le suivant :

   import pandas as pd
   
   # 导入CSV文件
   df = pd.read_csv('data.csv')
   print(df)

   L'exécution du code ci-dessus affichera le contenu du fichier CSV lu.

Remarque : lors de l'importation de fichiers de données, vous devez placer les fichiers de données dans le répertoire de travail actuel ou utiliser le chemin absolu du fichier. De plus, vous pouvez également spécifier le format, l'encodage, etc. du fichier importé via certains paramètres.

Résumé :
Cet article présente l'importation de la bibliothèque pandas et utilise des exemples de code spécifiques pour montrer comment importer des données dans la structure de données pandas. En maîtrisant ces utilisations de base, les lecteurs peuvent utiliser Pandas de manière plus flexible pour l'importation et le traitement des données, et exploiter davantage ses avantages en matière d'analyse et de traitement des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!