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Pandas for python是为Python编程软件设计的一款数据分析包，软件拥有快速、灵活和表现力的数据结构，由数据面板和数据分析工具组成，让关系和标记数据变得更简单，是目前比较常用的一款Python包，需要的朋友可以来本站下载Pandas for python！

Pandas for python安装方法

Python安装wheel文件

1、以管理员身份运行cmd

2、转到Python的Scripts目录下：

cd C:\Program Files\Python36\Scripts

3、pip install wheel

4、pip install 路径\文件名.whl：

pip install C:\Users\0AQZ0\Downloads\matplotlib-2.1.2-cp27-cp27m-win_amd64.whl

使用说明

pandas数据结构

Series:一维数组。类型Numpy的一维数组，强大在可以存储任意类型数据

Time-Series:以时间维索引的Series

DataFrame: 二位的表格数据结构，===升级版矩阵

它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型(数值，字符串，)

pandas的数据类型

导入pandas

import pandas as pd

读取csv文件，数据类型就是DataFrame二维矩阵

a = pd.read_csv(path)type(a)

属性和方法

类型 type(a)

维度 a.ndim

形状 a.shape

大小 a.size

数据类型 a.dtypes

帮助 help(pd)

索引操作

前n行：head(n)

后n行：tail(n)

第n行： df.loc[n]

第3-7行： df.loc[2:8]

取任意行： df.loc[[2,3,5]]

取某列： df['列名'] df.列名

取任意列：df[['列1'，‘列2’，。。。]]

案例 取出所有g为结尾的列

a = df.columns.tolist()bb = []for x in a: if x.endswith('(g)') or x.endswith('(mg)'): bb.append(x) df[bb]

简单统计

数据统计

摘要描述/简介：df.describe()

一维。value_counts()统计以为矩阵中数组出现的次数 ： 比如统计成绩

最大： df['列名'].max()

最小 ：min

平均值：mean

标准差 std

案例分析2成绩分析

# 案例-成绩分析chengji = pd.read_excel('D:\\1804C数据分析第一次周考.xlsx')chengji['成绩'].describe()chengji['成绩'].value_counts()a = chengji['成绩']a[a<80]

更新日志

1、包括许多API更改、新特性、增强和性能改进，以及大量bug修复。

2、删除Python 2支持

3、使用重新标记的Groupby聚合

4、更好的多指标报告

5、更好的截断repr的系列和数据aframe