python机器学习入门之pandas的使用（超详细，必看）

落日映苍穹つ 2023-09-30 15:24 8阅读 0赞

pandas是基于numpy的一种工具 同样用于数据分析

pandas主要处理以下三种数据结构

1：**series** 一维数组 接近python中的list

2：**DataFrame** 二维数据结构 其可以理解为series的容器 其内部的每项元素可以看成一个series 在机器学习中经常用到

3：**panel** 三维数组 可以理解为DataFrame的容器

**1：创建一个series对象**

import pandas as pd
    s=pd.Series([1,3,5,6,8,9])
    print(s)

可以通过赋值操作直接修改Series对象成员的值

s[1]=5

根据条件表达式筛选数据

s=pd.Series([1,3,5,6])
    b=pd.Series([4,5,6,6])
    print(s[s>2])

通过drop函数可以删除对象成员

2：DateFrame是一个表格型的数据结构 包括行索引和列索引

import pandas as pd
    dict1={'col1':[2,4,5,3],'col2':['a','b','c','d']}
    df=pd.DataFrame(dict1)
    print(df)

访问DataFrame有多种方法 可以通过**下标和索引**等等

import pandas as pd
    ser=pd.Series(np.arange(4),index=['a','b','c','d'])
    data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=['AJ','BJ','CJ','DJ'],columns=['q','r','s','t'])
    print("ser['c]:",ser['c'])
    print("ser 2:",ser[2])
    print("date q:",data['q'])
    print("data q t:",data[['q','t']])

**loc方法则是通过索引名抽取数据 iloc则是通过下标值抽取数据**

**3：数据对齐**

**pandas有个很好的功能是对齐不同索引的数据 如两个数据对象相加 如果索引不同则结果的索引是这两个索引的并集**

**3.2：缺失数据的处理**

**NA值会带入后续的操作导致出错 所以dropna方法可以预先过滤缺失数据**

**会默认丢失所以含有缺失值的行 如果想对列进行过滤则把axis=1即可**

**参数how可以根据行或者列中的NA数量来决定是否删除行或列 常用的有all或者any**

from numpy import nan as NA
    data=pd.Series([1,NA,3.5,NA,7])
    data.dropna()

3.3：**notnull**函数可以判断空值 下面的代码可以过滤空值

s1=pd.Series(['one','two','thress',NA,None])
    print(s1[s1.notnull()])

3.4：**填充缺失数据** 如果不想删除有缺失值的行和列 可以用**fillna**方法填充数据

s1=pd.Series(['one','two','thress',NA,None])
    print(s1[s1.notnull()])
    print(s1.fillna('ljl'))

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