Penjelasan terperinci tentang cara Python menggunakan Panda untuk analisis data

Artikel ini membawa anda pengetahuan yang berkaitan tentang Python, antaranya Pandas ialah perpustakaan Python yang paling popular untuk analisis data. Ia memberikan prestasi yang sangat dioptimumkan. Artikel ini akan menggunakan Python untuk analisis data. Mari kita lihat artikel ini.

[Cadangan berkaitan: Tutorial video Python3 ]

Panda ialah yang paling popular untuk analisis data Python perpustakaan. Ia menawarkan prestasi yang sangat dioptimumkan, dengan kod sumber bahagian belakang ditulis sepenuhnya dalam C atau Python.

Kami boleh menganalisis data dalam panda dengan cara berikut:

• 1.Siri

• 2 >

Siri

Siri ialah tatasusunan satu dimensi (1-D) yang ditakrifkan dalam panda dan boleh digunakan untuk menyimpan sebarang jenis data.

Kod #1

Cipta Siri

# 创建 Series 的程序

# 导入 Panda 库
import pandas as pd

# 使用数据和索引创建 Series
a = pd.Series(Data, index = Index)

Di sini,

data boleh menjadi:

A
• nilai skalar, yang boleh menjadi integerValue, rentetan
yang boleh menjadi pasangan nilai kunci
• Kamus Python
a
• >Ndarray

Nota: Secara lalai, indeks bermula dari 0, 1, 2, ...(n-1), di mana n ialah panjang data.

Kod #2

Apabila Data mengandungi nilai skalar

# 使用标量值创建 Series 的程序

# 数值数据
Data =[1, 3, 4, 5, 6, 2, 9]

# 使用默认索引值创建系列
s = pd.Series(Data)	

# 预定义的索引值
Index =['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']

# 创建具有预定义索引值的系列
si = pd.Series(Data, Index)

Output:

Data skalar dengan indeks lalai

Data skalar dengan indeks

Kod #3

Apabila data mengandungi kamus

# 创建词典 Series 程序
dictionary ={'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5}

# 创建字典类型 Series
sd = pd.Series(dictionary)

Output:

Data jenis kamus

Kod #4

Apabila Data mengandungi Ndarray

# 创建 ndarray series 的程序

# 定义二维数组
Data =[[2, 3, 4], [5, 6, 7]]

# 创建一系列二维数组
snd = pd.Series(Data)

Output:

Data sebagai Ndarray

Bingkai Data

DataFrames ialah struktur data dua dimensi (2-D) yang ditakrifkan dalam panda, terdiri daripada baris dan lajur.

Kod #1

Buat DataFrame

# 创建 DataFrame 的程序

# 导入库
import pandas as pd

# 使用数据创建 DataFrame
a = pd.DataFrame(Data)

Di sini, data boleh menjadi:

A atau berbilang
• kamus
satu atau lebih
• Siri
• 2D-numpy Ndarray

Kod #2

Apabila data ialah kamus

# 使用两个字典创建数据框的程序

# 定义字典 1
dict1 ={'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4}

# 定义字典 2
dict2 ={'a':5, 'b':6, 'c':7, 'd':8, 'e':9}

# 用 dict1 和 dict2 定义数据
Data = {'first':dict1, 'second':dict2}

# 创建数据框
df = pd.DataFrame(Data)

Output:

DataFrame dengan dua kamus

Kod #3

Apabila data adalah Siri

# 创建三个系列的Dataframe的程序
import pandas as pd

# 定义 series 1
s1 = pd.Series([1, 3, 4, 5, 6, 2, 9])

# 定义 series 2
s2 = pd.Series([1.1, 3.5, 4.7, 5.8, 2.9, 9.3])

# 定义 series 3
s3 = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])	

# 定义 Data
Data ={'first':s1, 'second':s2, 'third':s3}

# 创建 DataFrame
dfseries = pd.DataFrame(Data)

Output :

DataFrame of three Series

Kod #4

Apabila Data 2D-numpy ndarrayNota: Satu kekangan mesti dikekalkan semasa membuat DataFrame tatasusunan 2D - dimensi tatasusunan 2D mestilah sama.

# 从二维数组创建 DataFrame 的程序

# 导入库
import pandas as pd

# 定义 2d 数组 1
d1 =[[2, 3, 4], [5, 6, 7]]

# 定义 2d 数组 2
d2 =[[2, 4, 8], [1, 3, 9]]

# 定义 Data
Data ={'first': d1, 'second': d2}

# 创建 DataFrame
df2d = pd.DataFrame(Data)

Output:

DataFrame dengan ndarray 2d

[Cadangan berkaitan:

Python tutorial video ]

Atas ialah kandungan terperinci Penjelasan terperinci tentang cara Python menggunakan Panda untuk analisis data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!