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                                      <pre id="xthz1"><noframes id="xthz1"><track id="xthz1"></track>

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                                                <video id="xthz1"><span id="xthz1"><nobr id="xthz1"></nobr></span></video>

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                                                                              当前位置 > 首页 > 技术文档 > Pandas入门

                                                                              Pandas入门

                                                                              来源:CPDA数据分析师学习网 | 时间:2018-02-09 | 作者:数据分析学习网

                                                                              作为从事数据相关工作的我们,平时接触的更多的是一张有板有眼的数据表格,在这里我们就叫作数据框。在Python中可以通过pandas模块的DataFrame函数构造数据框,而R语言则是data.frame创建数据框。接下来我们将?#21592;萈ython和R语言如下几个方面的应用:

                                                                              1、数据框的构造

                                                                              在Python中,可以借助于列表、元组、字典进行手工构建数据框,我们用例子说明:

                                                                              通过列表创建数据框

                                                                              微信?#35745;琠20180209170844

                                                                               

                                                                              发现,这样创建数据框的话,没有变量名称。该如何创建的时候加上列名称呢?

                                                                              微信?#35745;琠20180209171004

                                                                               

                                                                              是的,可以运用DataFrame函数中的columns参数给数据框的每列添?#29992;?#31216;,如果你需要给行加上索引名称,你可以使用index参数。

                                                                              通过字典创建数据框

                                                                              微信?#35745;琠20180209171046

                                                                               

                                                                              发现输出结果中列名称顺序与构造时的数据不一致,这是因为字典并非是一?#20013;?#21015;,而是一种特殊的键值对关系的对象。如果你需要按照指定的列顺序排列,仍然可以通过columns参数实现。

                                                                              微信?#35745;琠20180209171114

                                                                               

                                                                              在R语言中,构造数据框的方法就相对单一一些了,只需要往data.frame函数传入向量对象即可。

                                                                              微信?#35745;琠20180209171140

                                                                               

                                                                              2、数据的读入

                                                                              在更多的场景下我们是读取外部数据,然后基于外部数据进行数据分析、可视化、数据挖掘等研究。这里跟大家介绍一下文本文件、电子表格和MySQL数据库的读取。

                                                                              文本文件的读取

                                                                              在pandas模块中有read_table和read_csv两个函数读取常见的文本文件,这里就以txt和csv文件为例,?#21592;萈ython和R语言的读取。

                                                                              微信?#35745;琠20180209171213

                                                                               

                                                                              read_table和read_csv两个函数都可以读文本文件数据,区别在于默认的sep参数不一致,read_table默认以制表符Tab键为字段间的间隔符,而read_csv默认以逗号为字段间的间隔符。

                                                                              由于原始数据文件books.txt没有字段名称,故设置header=None,并用names参数给表字段加上名称,usecols则是设置读取原始数据的哪些列。下面再来看看使用read_table函数读取csv文件。

                                                                              微信?#35745;琠20180209171242

                                                                               

                                                                              在R语言中,也有两个常用的函数read.table和read.csv函数读取txt和csv文件,不妨就用read.csv函数读取上面的co2.csv数据集:

                                                                              微信?#35745;琠20180209171306

                                                                               

                                                                              电子表格的读取

                                                                              pandas模块中read_excel函数可以非常方便的读取外部的xls和xlsx电子表格:

                                                                              微信?#35745;琠20180209171332

                                                                               

                                                                              在R语言中,基础包就无法读取电子表格数据了,这里强烈推荐R的用户使用readxl包读取Excel文件。但需要注意的一点是,数据的路径一定不能包含中文,连文件名称也不可以。

                                                                              微信?#35745;琠20180209171358

                                                                               

                                                                              MySQL数据库数据的读取

                                                                              使用Python读取MySQL数据库,还需要结合pymysql模块一起使用。这里我们就在本地的MySQL创建一个数据集,并用Python和R实现数据库数据的读取。

                                                                              在MySQL中创建数据

                                                                              微信?#35745;琠20180209171454

                                                                               

                                                                              运用Python与MySQL创建连接,并读取数据;

                                                                              微信?#35745;琠20180209171520

                                                                               

                                                                              运用R与MySQL创建连接,并读取数据(需要下载RMySQL包);

                                                                              微信?#35745;琠20180209171545

                                                                               

                                                                              3、数据的概览信息

                                                                              外部数据读取到Python或R语言中,往往对数据需要做一些大概的了解,如最小值、最大值、平均值、各变量都是哪些数据类型、数据量如何等。我们来看看这些问题是如何解决的:

                                                                              微信?#35745;琠20180209171619

                                                                               

                                                                              shape属性和columns属性返回数据集的行列数及变量名;

                                                                              微信?#35745;琠20180209171650

                                                                              微信?#35745;琠20180209171728

                                                                               

                                                                               

                                                                              describe属性可以对数值型变量(include=['number'])和离散型变量(include=['object'])进行描述性统计;

                                                                              微信?#35745;琠20180209171753

                                                                               

                                                                               

                                                                              info属性则对数据集的变量类型进行简单的描述。

                                                                              在R语言中,上面关于数据的概览信息,可以对应到如下的代码:

                                                                              微信?#35745;琠20180209171834

                                                                               

                                                                              dim函数和names函数

                                                                              微信?#35745;琠20180209172037

                                                                               

                                                                              summary函数进行统计描述;

                                                                              微信?#35745;琠20180209172120

                                                                               

                                                                              str函数对数据集的变量类型进行描述。

                                                                              今天我们的内容就介绍到这边,欢迎大家拍砖。下期我们来聊聊pandas模块的数据框DataFrame第二部分。主要涉及变量、观测的筛选;变量的重命名;数据类型的变换;排序和数据集的去重。

                                                                              ?

                                                                               

                                                                              作者:刘顺祥

                                                                               


                                                                              上一篇 :
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                                                                                        <form id="xthz1"></form>

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                                                                                            <th id="xthz1"></th>

                                                                                              <font id="xthz1"><meter id="xthz1"><i id="xthz1"></i></meter></font>

                                                                                                      <nobr id="xthz1"><meter id="xthz1"></meter></nobr>

                                                                                                      <th id="xthz1"><meter id="xthz1"></meter></th>

                                                                                                      <nobr id="xthz1"></nobr>

                                                                                                              <nobr id="xthz1"><meter id="xthz1"><var id="xthz1"></var></meter></nobr>

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                                                                                                              <thead id="xthz1"><meter id="xthz1"><b id="xthz1"></b></meter></thead>
                                                                                                              
                                                                                                              

                                                                                                                  <pre id="xthz1"><noframes id="xthz1"><track id="xthz1"></track>

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                                                                                                                        <address id="xthz1"></address>

                                                                                                                        <thead id="xthz1"><meter id="xthz1"></meter></thead>

                                                                                                                            <video id="xthz1"><span id="xthz1"><nobr id="xthz1"></nobr></span></video>

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                                                                                                                              <th id="xthz1"></th>

                                                                                                                                <th id="xthz1"></th><track id="xthz1"><meter id="xthz1"></meter></track>

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                                                                                                                                                                        <th id="xthz1"></th>

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