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    python中pandas有哪些功能特色

    小妮浅浅小妮浅浅2021-08-03 10:31:55原创5112

    说明

    1、按索引匹配的广播机制,这里的广播机制与numpy广播机制还有很大不同。

    2、便捷的数据读写操作,相比于numpy仅支持数字索引,pandas的两种数据结构均支持标签索引,包括bool索引也是支持的。

    3、类比SQL的join和groupby功能,pandas可以很容易实现SQL这两个核心功能,实际上,SQL的绝大部分DQL和DML操作在pandas中都可以实现。

    4、类比Excel的数据透视表功能,Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表,这在pandas中也可轻松实现。

    5、自带正则表达式的字符串向量化操作,对pandas中的一列字符串进行通函数操作,而且自带正则表达式的大部分接口。

    丰富的时间序列向量化处理接口。

    常用的数据分析与统计功能,包括基本统计量、分组统计分析等。

    集成matplotlib的常用可视化接口,无论是series还是dataframe,均支持面向对象的绘图接口。

    实例

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    import numpy as np

    import pandas as pd

    # 创建一个符合正态分布的10个股票5天的涨跌幅数据

    stock_change = np.random.normal(0, 1, (10, 5))

    pd.DataFrame(stock_change)

    # 添加行索引

    stock = ["股票{}".format(i) for i in range(10)]

    pd.DataFrame(stock_change, index=stock)

    # 添加列索引

    date = pd.date_range(start="20200101", periods=5, freq="B")

    data = pd.DataFrame(stock_change, index=stock, columns=date)

      

    # 属性

    print(data.shape)

    print(data.index)

    print(data.columns)

    print(data.values)

    data.T # 行列转置

      

    # 方法

    data.head(3) # 开头3行

    data.tail(2) # 最后2行

    以上就是python中pandas功能特色的介绍,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程

    本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。

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