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這篇文章主要介紹了python中的pandas怎么安裝使用的相關知識,內容詳細易懂,操作簡單快捷,具有一定借鑒價值,相信大家閱讀完這篇python中的pandas怎么安裝使用文章都會有所收獲,下面我們一起來看看吧。
說明
1、python+data+analysis的組合縮寫,是python中以numpy和matplotlib為基礎的第三方數據分析庫
2、共同構成python數據分析的基本工具包,享有三個劍客的名字。
安裝
打開cmd,依次輸入以下三個命令。
pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pandas選擇數據
import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('20210301', periods=6) df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) print(df1)
pandas賦值及操作
import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('20210301', periods=6) df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) print(df1)
pandas對于空數據的處理
import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('20210301', periods=6) df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) df2 = pd.DataFrame(df1, index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']) s1 = pd.Series([3, 4, 6, 7], index=dates[:4]) # 對第一個到第四個數據進行賦值 s2 = pd.Series([32, 5, 2, 1], index=dates[2:]) # 對第三個數據到最后一個數據進行賦值 df2['E'] = s1 df2['F'] = s2 print(df2)
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