Python数据分析与挖掘所需的Pandas常用知识

前言

Pandas基于两种数据类型：series与dataframe。

一个series是一个一维的数据类型，其中每一个元素都有一个标签。series类似于Numpy中元素带标签的数组。其中，标签可以是数字或者字符串。

一个dataframe是一个二维的表结构。Pandas的dataframe可以存储许多种不同的数据类型，并且每一个坐标轴都有自己的标签。你可以把它想象成一个series的字典项。

Pandas常用知识

一、读取csv文件为dataframe
二、dataframe的数据概况
三、取列数据
四、取行数据
五、取某一单元格数据
六、缺失值处理
七、归一化处理
八、排序
九、索引重新编号
十、求均值
十一、矢量化操作（批量操作）
十二、透视表

一、读取csv文件为dataframe

Pandas很好的一点是，可以操作表文件。输出为dataframe格式，这点很nice。 使用pandas.read_csv()读取csv文件，输出为dataframe格式数据。 这里数据data.csv数据集下载自百度地图。

import pandas as pd filepath = r'C:/Users/lenovo/Desktop/20180108-百度地图/20180108-百度地图/data.csv' df = pd.read_csv(filepath) #为了方便，我只显示三行，其实结果并不是这样子 print(df)

检测下数据格式

#检测下数据格式是否为DataFrame print(type(df))

#输出class 'pandas.core.frame.DataFrame

二、 DataFrame数据概况