Beginnen Sie schnell mit der Pandas-Bibliothek: Import Guide

Schnellstart der Pandas-Bibliothek: Importieren

Übersicht:
In der Datenanalyse und Datenverarbeitung ist Pandas eine leistungsstarke und effiziente Python-Bibliothek. Es bietet viele Datenstrukturen und Funktionen, um den Datenimport, die Verarbeitung und die Analyse zu erleichtern. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie die Pandas-Bibliothek importieren und ihre grundlegende Verwendung anhand spezifischer Codebeispiele vorstellen.

1. Pandas-Bibliothek installieren:
   Bevor Sie Pandas verwenden, müssen Sie sie zuerst installieren. Sie können pip zum Installieren verwenden, das Befehlszeilenfenster öffnen und den folgenden Befehl eingeben:

   pip install pandas

   Warten Sie, bis die Installation abgeschlossen ist, und Sie können mit der Verwendung der Pandas-Bibliothek beginnen.

2. Pandas-Bibliothek importieren:
   Verwenden Sie in Python die import-Anweisung, um die Bibliothek zu importieren. Die üblichen Anweisungen zum Importieren der Pandas-Bibliothek lauten wie folgt:

   import pandas as pd

   In der Importanweisung geben wir einen Alias-PD für Pandas an. Auf diese Weise können Sie bei der zukünftigen Verwendung von Pandas-Funktionen und -Datenstrukturen pd direkt als Präfix verwenden, was praktisch und schnell ist.

3. Datenstruktur zum Importieren von Daten in Pandas:
   pandas bietet zwei Hauptdatenstrukturen, nämlich Series und DataFrame.

(1) Serie:
Serien ähneln einem eindimensionalen Array, das aus einem Datensatz und einem damit verbundenen Index besteht. Der Beispielcode zum Importieren einer Serie lautet wie folgt:

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)

Das Ausführen des obigen Codes gibt die folgenden Ergebnisse aus:

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

(2) DataFrame:
DataFrame ist die am häufigsten verwendete Datenstruktur in der Pandas-Bibliothek. Sie ähnelt eine zweidimensionale Tabelle, bestehend aus Zeilen und Spalten. Der Beispielcode zum Importieren eines DataFrame lautet wie folgt:

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)

Führen Sie den obigen Code aus. Die folgenden Ergebnisse werden ausgegeben:

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

4. Datendateien importieren:
   Zusätzlich zum Importieren von Daten aus Datenstrukturen wie Wörterbüchern oder Listen, Pandas unterstützt auch den Import von Daten aus gängigen Datenstrukturen wie Wörterbüchern oder Listen. Importieren Sie Daten aus einer Datendatei, beispielsweise einer CSV-Datei. Der Beispielcode zum Importieren einer CSV-Datei lautet wie folgt:

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

   Durch Ausführen des obigen Codes wird der Inhalt der gelesenen CSV-Datei ausgegeben.

Hinweis: Beim Importieren von Datendateien müssen Sie die Datendateien im aktuellen Arbeitsverzeichnis ablegen oder den absoluten Pfad der Datei verwenden. Darüber hinaus können Sie über einige Parameter auch das Format, die Kodierung usw. der importierten Datei festlegen.

Zusammenfassung:
Dieser Artikel stellt den Import der Pandas-Bibliothek vor und zeigt anhand spezifischer Codebeispiele, wie Daten in die Pandas-Datenstruktur importiert werden. Durch die Beherrschung dieser grundlegenden Verwendungszwecke können Leser Pandas flexibler für den Datenimport und die Datenverarbeitung nutzen und seine Vorteile bei der Datenanalyse und Datenverarbeitung weiter nutzen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBeginnen Sie schnell mit der Pandas-Bibliothek: Import Guide. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!