目錄

• 一、pandas簡介
• 二、Series
• • 1 - Series簡介
  • 2 - Series創建
  • 3 - Series的索引和切片
  • 4 - Series常用屬性
  • 5 - Series常用方法
• 三、DataFrame
• • 1 - Dataframe簡介
  • 2 - DataFrame創建
  • 3 - DataFrame的屬性
  • 4 - DataFrame索引
  • 5 - DataFrame切片
  • 6 - 時間數據類型的轉換
  • 7 - 將某一列設置為行索引
• 四、jupyter筆記

一、pandas簡介

• 為什麼學習pandas：numpy已經可以幫助我們進行數據的處理了，那麼學習pandas的目的是什麼呢？
  • numpy能夠幫助我們處理的是數值型的數據，當然在數據分析中除了數值型的數據還有好多其他類型的數據（字符串，時間序列），那麼pandas就可以幫我們很好的處理除了數值型的其他數據
• pandas中常用的兩個類
  • Series
  • DataFrame

二、Series

1 - Series簡介

• 什麼是Series：Series是一種類似與一維數組的對象，由下面兩個部分組成
  • values：一組數據（ndarray類型）
  • index：相關的數據索引標簽

2 - Series創建

• Series的兩種創建方式
  • 由列表或numpy數組創建
  • 由字典創建

3 - Series的索引和切片

4 - Series常用屬性

• Series常用屬性
  • shape：形狀
  • size：元素個數
  • index：返回索引
  • values：返回值
  • dtype：元素的類型
    

5 - Series常用方法

• 常用方法
  • head(),tail()
  • unique()
  • isnull(),notnull()
  • add() sub() mul() div()

三、DataFrame

1 - Dataframe簡介

• 什麼是DataFrame：DataFrame是一個【表格型】的數據結構。DataFrame由按一定順序排列的多列數據組成。設計初衷是將Series的使用場景從一維拓展到多維。DataFrame既有行索引，也有列索引
• DataFrame結構：可以形象的理解為數據庫中的表
  • 行索引：index
  • 列索引：columns
  • 值：values

2 - DataFrame創建

• DataFrame的兩種創建方式
  • ndarray創建
  • 字典創建

3 - DataFrame的屬性

• DataFrame常用屬性：values、columns、index、shape

• 練習：根據以下考試成績表，創建一個DataFrame，命名為df

 張三 李四
語文 150 0
數學 150 0
英語 150 0
理綜 300 0

4 - DataFrame索引

• 取單列、取多列

• 取單行、取多行
  
• loc和iloc的區別：參考資料
  • iloc：通過隱式索引取行
  • loc：通過顯式索引取行
• 取單個元素、取多個元素
  

5 - DataFrame切片

• 對行、列進行切片
  

• 練習：索引切片：

  • ①.假設ddd是期中考試成績，ddd2是期末考試成績，請自由創建ddd2，並將其與ddd相加，求期中期末平均值
  • ②.假設張三期中考試數學被發現作弊，要記為0分，如何實現？
  • ③.李四因為舉報張三作弊立功，期中考試所有科目加100分，如何實現？
  • ④.後來老師發現有一道題出錯了，為了安撫學生情緒，給每位學生每個科目都加10分，如何實現？

DataFrame的運算規則同Series

6 - 時間數據類型的轉換

• pd.to_datetime(col)

7 - 將某一列設置為行索引

• df.set_index()

四、jupyter筆記

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