Siri menggunakan analisis data Pandas

P粉469731340
Lepaskan: 2022-07-22 15:53:20
asal
151 orang telah melayarinya

1. Penyediaan alat

Alat yang baik untuk analisis data: anaconda Tutorial ini adalah tentang menggunakan alat jupyter anaconda3 dalam win10 system , alat yang berjalan dalam penyemak imbas.

  1. Muat turun URL: https://www.anaconda.com/

  2. Kaedah permulaan

  • Menu mula, buka tetingkap baris arahan anaconda

  • Masukkan direktori di mana projek itu terletak, tetapkan direktori itu sendiri

  • Gunakan arahan jupyter notebook untuk membuka penyemak imbas

2 Setelah indeks dibuat, nilai di dalamnya tidak boleh diubah suai secara individu

1 Cipta objek Siri

Buat objek melalui senarai atau. array

  • Hasil kod di atas:
import pandas as pd
import numpy as np
users=['张三','李四','王老五']
series1=pd.Series(users)
print(series1)
Salin selepas log masuk

Buat objek siri melalui kamus
0     张三
1     李四
2    王老五
dtype: object
Salin selepas log masuk
  • Kod di atas Keputusan:
users={'张三':20,'李四':25,'王五':21}
series2=pd.Series(users)
print(series2)
Salin selepas log masuk

2 Dapatkan urutan Siri

张三    20
李四    25
王五    21
dtype: int64
Salin selepas log masuk

Hasil kod di atas: <. 🎜>

print(series2.index)
Salin selepas log masuk
3 Dapatkan nilai Siri

Index([&#39;张三&#39;, &#39;李四&#39;, &#39;王五&#39;], dtype=&#39;object&#39;)
Salin selepas log masuk

Hasil kod di atas:

print(series2.values)
Salin selepas log masuk
4. Dapatkan nilai tertentu

[20 25 21]
Salin selepas log masuk

Keputusan kod di atas:

print(series2.values)
print(series2[1])
print(series2[&#39;王五&#39;])
Salin selepas log masuk
Kedua-dua kaedah di atas boleh mendapatkan nilai Siri

25
21
Salin selepas log masuk

5. Indeks tarikh dan masa

tempoh: dibahagikan kepada beberapa selang

pd.date_range(&#39;2022-10-01&#39;,periods=4,freq=&#39;M&#39;)
Salin selepas log masuk
  • kekerapan : dibahagikan mengikut tahun, bulan, hari, minggu, masa, dsb.

  • 6. Indeks selang masa

Hasil daripada kod di atas:

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

Nilai unit boleh digantikan kepada Y, W, H, dll.

7.索引取值

import numpy as np
import pandas as pd
pd=pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,(4,5)),index=[&#39;A&#39;,&#39;B&#39;,&#39;C&#39;,&#39;D&#39;])
# pd[&#39;A&#39;:&#39;C&#39;]#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
Salin selepas log masuk

8. 条件索引

conditon=series>50
series[conditon]
或
series[series>50]
Salin selepas log masuk

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
Salin selepas log masuk

Atas ialah kandungan terperinci Siri menggunakan analisis data Pandas. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan:
1
sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!