Pandas データ分析を使用したシリーズ

1. ツールの準備

データ分析に適したツール: anaconda このチュートリアルでは、ブラウザーで実行される win10 システムで anaconda3 jupyter ツールを使用します。

1. ダウンロードURL: https://www.anaconda.com/

2. 起動方法

• スタートメニューからanacondaプロンプトのコマンドラインウィンドウを開きます

• プロジェクトが保存されているディレクトリを入力してくださいが見つかったら、ディレクトリを自分で設定します

• コマンドjupyter Notebookを使用してブラウザを開きます

2.シリーズタイプ

インデックスが作成されると、内部の値は変更できません個別に

1. Series オブジェクトを作成します

• リストまたは配列を通じてオブジェクトを作成します

import pandas as pd
import numpy as np
users=['张三','李四','王老五']
series1=pd.Series(users)
print(series1)

上記のコードの結果:

0     张三
1     李四
2    王老五
dtype: object

• 辞書を通して系列オブジェクトを作成します

users={'张三':20,'李四':25,'王五':21}
series2=pd.Series(users)
print(series2)

上記コード結果:

张三    20
李四    25
王五    21
dtype: int64

2. シリーズのシーケンスを取得します

print(series2.index)

上記のコードの結果:

Index(['张三', '李四', '王五'], dtype='object')

3. シリーズの値を取得します

print(series2.values)

上記のコードの結果:

[20 25 21]

4. 特定の値の結果を取得します

print(series2.values)
print(series2[1])
print(series2['王五'])

上記コードの結果:

25
21

上記2つのSeriesの値は任意の方法で取得できます

5.

pd.date_range('2022-10-01',periods=4,freq='M')

• 期間: 複数の間隔に分割

• freq: 年、月、日、週、時間などで分割

6. 時間間隔インデックス

pd.TimedeltaIndex([10,12,14,16],unit="D")

上記の結果コード:

TimedeltaIndex(['10 days', '12 days', '14 days', '16 days'], dtype='timedelta64[ns]', freq=None)

• 単位の値はY、W、Hなどに置き換えることができます

7.索引取值

import numpy as np
import pandas as pd
pd=pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,(4,5)),index=['A','B','C','D'])
# pd['A':'C']#通过索引名称取值，结果包含最后一个
pd[0:3]#通过索引下标取值，结果不包含最后一个

8. 条件索引

conditon=series>50
series[conditon]
或
series[series>50]

以上代码结果：

	0	1	2	3	4
A	84.0	63.0	76.0	72.0	77.0
B	NaN	96.0	NaN	65.0	NaN
C	NaN	NaN	NaN	81.0	NaN
D	74.0	89.0	NaN	NaN	53.0

以上がPandas データ分析を使用したシリーズの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。