Pandas是Python第三方库,提供高性能易用数据类型和分析工具,pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
与numpy对比区别:
pip install pandas
import pandas as pd
两个数据类型:Series, DataFrame
Series类型由一组数据及与之相关的数据索引组成
第一列的0,1,2,3是自动索引,第二列是实际数据值,最后的dtype表示数据类型
DataFrame类型由共用相同索引的一组列组成,是一个表格型的数据类型,每列值类型可以不同,既有行索引、也有列索引,常用于表达二维数据。
索引切片获取列数据和单个数据
索引切片获取行数据
iloc():按照索引的位置来选取,这里要注意这种方式是包含切片的末尾的数据的
loc():按照索引index的值选取,如果没有自定义值,行数据也可以通过切片获取。
这里多了一列数据是因为上面写入时把索引写入了,可以再写入时去掉index,to_csv(file,index=False)
限于篇幅原因,还有更多内容(空值处理,分组,合并,排序,删除等),这个会在后面的具体场景中应用。