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文档简介
Python金融数据分析基础数据包—PandasChapter04Pandas简介Pandas(官网:/)是Python的核心数据分析库,其名称来自于PanelDataAnalysis(面板数据分析)。Pandas提供了序列型Series和二维标签数据DataFrame这两种主要的数据结构类型。这两种类型都是基于NumPy数组扩展而来,因此Pandas天生具备NumPy的计算优势。Pandas简介Pandas的强大体现在其丰富的二维数据操作支持,可以将Pandas类比为编程语言中的Excel。Pandas提供了数据存取、清洗和规范化、分组聚合、数据统计、重构透视、可视化等一系列的功能支持。DataFrame基本操作其他IO操作DataFrame.to_csv(path_or_buf=None,sep=',',columns=None,header=True,index=True,encoding=None)path_or_buf设置包括文件名的文件路径;sep指定文件的分隔符,默认为逗号;columns指定需要存储的列;header设定是否将列名存为表头;index设置是否存储索引;encoding指定文件编码格式,当文件中含有中文时建议显式指定编码格式(例如utf-8或GBK),读取文件时用相同的编码格式读取。DataFrame数据操作(1)关于axis的理解。
轴代表数据的某一维度,例如DataFrame有两个维度,有0和1两个轴,其中0轴代表最高维度。
在DataFrame或二维数组中,axis=0代表跨行操作,axis=1代表跨列操作。(2)df[‘some_col’]返回的是Series,df[[‘some_col’]]返回的是DataFrame,根据需要选择。(3)对列进行索引的标准形式是df[‘some_c
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