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：
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2.pandas库怎么用
安装
pip install pandas
导入
import pandas as pd
3.pandas两个数据类型
两个数据类型：Series, DataFrame
Series类型
Series类型由一组数据及与之相关的数据索引组成
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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
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Series类型数据的常见创建方式
python列表
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标量值
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python字典
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ndarray
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Series类型数据的基本操作
获得索引和数据
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更改索引
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索引
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切片
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DataFrame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 。
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【数据分析-pandas库快速了解】DataFrame类型数据的常见创建方式
二维ndarray对象
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一维ndarray、列表、字典、元组或Series构成的字典
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DataFrame类型数据的基本操作
获得行列索引和数据
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更改行列索引
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选择数据
索引切片获取列数据和单个数据
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索引切片获取行数据
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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
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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 。
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4.查看数据
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imag数据分析-pandas库快速了解e
5.文件数据读取和保存
保存
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读取
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