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            當(dāng)前位置:首頁  >  技術(shù)干貨  > pythonnumpy和pandas的使用

            pythonnumpy和pandas的使用

            來源:千鋒教育
            發(fā)布人:xqq
            時(shí)間: 2024-01-23 14:31:44 1705991504

            Python是一種廣泛使用的編程語言,它擁有豐富的第三方庫和工具,其中最受歡迎的是numpy和pandas。Numpy是一個用于科學(xué)計(jì)算的庫,它可以處理大量的數(shù)值計(jì)算和數(shù)學(xué)運(yùn)算。而Pandas則是一個用于數(shù)據(jù)分析的庫,它可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和分析。本文將重點(diǎn)介紹Python中numpy和pandas的使用。

            _x000D_

            一、Numpy的使用

            _x000D_

            1.創(chuàng)建數(shù)組

            _x000D_

            Numpy中最基本的數(shù)據(jù)類型是數(shù)組,可以使用numpy.array()函數(shù)創(chuàng)建一個數(shù)組。例如,創(chuàng)建一個一維數(shù)組:

            _x000D_

            `python

            _x000D_

            import numpy as np

            _x000D_

            a = np.array([1, 2, 3])

            _x000D_

            print(a)

            _x000D_ _x000D_

            輸出結(jié)果為:

            _x000D_ _x000D_

            [1 2 3]

            _x000D_ _x000D_

            2.數(shù)組的運(yùn)算

            _x000D_

            Numpy中的數(shù)組可以進(jìn)行基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算,例如加、減、乘、除和求冪等操作。例如,創(chuàng)建兩個數(shù)組并進(jìn)行加法操作:

            _x000D_

            `python

            _x000D_

            import numpy as np

            _x000D_

            a = np.array([1, 2, 3])

            _x000D_

            b = np.array([4, 5, 6])

            _x000D_

            c = a + b

            _x000D_

            print(c)

            _x000D_ _x000D_

            輸出結(jié)果為:

            _x000D_ _x000D_

            [5 7 9]

            _x000D_ _x000D_

            3.數(shù)組的切片和索引

            _x000D_

            Numpy中的數(shù)組可以通過切片和索引來獲取其中的元素。例如,獲取一個一維數(shù)組的第二個元素:

            _x000D_

            `python

            _x000D_

            import numpy as np

            _x000D_

            a = np.array([1, 2, 3])

            _x000D_

            print(a[1])

            _x000D_ _x000D_

            輸出結(jié)果為:

            _x000D_ _x000D_ _x000D_

            4.數(shù)組的形狀和大小

            _x000D_

            Numpy中的數(shù)組可以使用shape屬性獲取其形狀,使用size屬性獲取其大小。例如,獲取一個二維數(shù)組的形狀和大?。?/p>_x000D_

            `python

            _x000D_

            import numpy as np

            _x000D_

            a = np.array([[1, 2], [3, 4]])

            _x000D_

            print(a.shape)

            _x000D_

            print(a.size)

            _x000D_ _x000D_

            輸出結(jié)果為:

            _x000D_ _x000D_

            (2, 2)

            _x000D_ _x000D_

            二、Pandas的使用

            _x000D_

            1.創(chuàng)建數(shù)據(jù)框

            _x000D_

            Pandas中最基本的數(shù)據(jù)類型是數(shù)據(jù)框,可以使用pandas.DataFrame()函數(shù)創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)框。例如,創(chuàng)建一個包含兩列數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)框:

            _x000D_

            `python

            _x000D_

            import pandas as pd

            _x000D_

            data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}

            _x000D_

            df = pd.DataFrame(data)

            _x000D_

            print(df)

            _x000D_ _x000D_

            輸出結(jié)果為:

            _x000D_ _x000D_

            name age

            _x000D_

            0 Alice 25

            _x000D_

            1 Bob 30

            _x000D_

            2 Charlie 35

            _x000D_ _x000D_

            2.數(shù)據(jù)的讀取和寫入

            _x000D_

            Pandas可以方便地讀取和寫入各種數(shù)據(jù)格式,如CSV、Excel、SQL等。例如,讀取一個CSV文件并顯示前5行數(shù)據(jù):

            _x000D_

            `python

            _x000D_

            import pandas as pd

            _x000D_

            df = pd.read_csv('data.csv')

            _x000D_

            print(df.head())

            _x000D_ _x000D_

            輸出結(jié)果為:

            _x000D_ _x000D_

            id name age

            _x000D_

            0 1 Alice 25

            _x000D_

            1 2 Bob 30

            _x000D_

            2 3 Claire 35

            _x000D_

            3 4 David 40

            _x000D_

            4 5 Eric 45

            _x000D_ _x000D_

            3.數(shù)據(jù)的清洗和轉(zhuǎn)換

            _x000D_

            Pandas可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換操作,如去除重復(fù)值、缺失值、重命名列名等。例如,將一個數(shù)據(jù)框的列名重命名為新的列名:

            _x000D_

            `python

            _x000D_

            import pandas as pd

            _x000D_

            data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}

            _x000D_

            df = pd.DataFrame(data)

            _x000D_

            df = df.rename(columns={'name': 'Name', 'age': 'Age'})

            _x000D_

            print(df)

            _x000D_ _x000D_

            輸出結(jié)果為:

            _x000D_ _x000D_

            Name Age

            _x000D_

            0 Alice 25

            _x000D_

            1 Bob 30

            _x000D_

            2 Charlie 35

            _x000D_ _x000D_

            4.數(shù)據(jù)的分組和聚合

            _x000D_

            Pandas可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)分組和聚合操作,如按照某一列進(jìn)行分組并計(jì)算平均值、總和等。例如,按照一個數(shù)據(jù)框的某一列進(jìn)行分組并計(jì)算平均值:

            _x000D_

            `python

            _x000D_

            import pandas as pd

            _x000D_

            data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}

            _x000D_

            df = pd.DataFrame(data)

            _x000D_

            mean_age = df.groupby('name').mean()

            _x000D_

            print(mean_age)

            _x000D_ _x000D_

            輸出結(jié)果為:

            _x000D_ _x000D_

            age

            _x000D_

            name

            _x000D_

            Alice 25

            _x000D_

            Bob 30

            _x000D_

            Charlie 35

            _x000D_ _x000D_

            三、問答擴(kuò)展

            _x000D_

            1.什么是numpy?

            _x000D_

            Numpy是一個用于科學(xué)計(jì)算的庫,它可以處理大量的數(shù)值計(jì)算和數(shù)學(xué)運(yùn)算。Numpy中最基本的數(shù)據(jù)類型是數(shù)組,可以進(jìn)行基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算、切片和索引等操作。

            _x000D_

            2.什么是pandas?

            _x000D_

            Pandas是一個用于數(shù)據(jù)分析的庫,它可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和分析。Pandas中最基本的數(shù)據(jù)類型是數(shù)據(jù)框,可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的讀取和寫入、清洗和轉(zhuǎn)換、分組和聚合等操作。

            _x000D_

            3.如何創(chuàng)建一個numpy數(shù)組?

            _x000D_

            可以使用numpy.array()函數(shù)創(chuàng)建一個數(shù)組。例如,創(chuàng)建一個一維數(shù)組:

            _x000D_

            `python

            _x000D_

            import numpy as np

            _x000D_

            a = np.array([1, 2, 3])

            _x000D_

            print(a)

            _x000D_ _x000D_

            4.如何創(chuàng)建一個pandas數(shù)據(jù)框?

            _x000D_

            可以使用pandas.DataFrame()函數(shù)創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)框。例如,創(chuàng)建一個包含兩列數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)框:

            _x000D_

            `python

            _x000D_

            import pandas as pd

            _x000D_

            data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}

            _x000D_

            df = pd.DataFrame(data)

            _x000D_

            print(df)

            _x000D_ _x000D_

            5.如何讀取一個CSV文件并顯示前5行數(shù)據(jù)?

            _x000D_

            可以使用pd.read_csv()函數(shù)讀取一個CSV文件,并使用head()函數(shù)顯示前5行數(shù)據(jù)。例如:

            _x000D_

            `python

            _x000D_

            import pandas as pd

            _x000D_

            df = pd.read_csv('data.csv')

            _x000D_

            print(df.head())

            _x000D_ _x000D_
            tags: python教程
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