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文档简介
ETL数据预处理技术主讲人:张宏伟任务8-1-1pandas的功能及含义01.Pandas概述02.目录Pandas主要特点和应用CONTENTS03.04.Pandas测试、安装与导入Pandas数据结构Pandas是一个用于处理高级数据结构和数据分析的Python库,Pandas是基于Numpy构建的一种工具,纳入了大量的模块和库以及一些标准数据模型,提高了Python处理大数据的性能。0201DataFrame是一种高效快速的数据结构模式,Pandas支持DataFrame格式,从而可以自定义索引可以将不同格式的数据文件加载到内存中03未对齐及索引方式不同的数据可按轴自动对齐0504可处理时间序列或非时间序列数据可基于标签来切片索引,获得大数据集子集06可进行高性能数据分组、聚合、添加、删除Pandas主要应用0201数据整理和清洗
数据探索性分析03数据建模和分析(1)测试Python环境中是否安装了pandas在Windows操作系统下,按【win】+【r】键,进入cmd命令窗口,输入“python”命令,按回车键,进入Python命令窗口。在Python命令窗口中输入“frompandasimport*”导入pandas模块,如果在命令窗口中出现“ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'pandas'”的错误提示,则需要安装pandas。(2)在Windows操作系统下安装pandas方法进入cmd命令窗口,输入以下命令完成安装:pipinstallpandas(3)pandas导入导入pandas用import命令即可:frompandasimport*pandas提供了两种数据结构,Series(一维数组结构)与DataFrame(二维数组结构),这两种数据结构极大地增强的了Pandas的数据分析能力。(1)Series是一个类似一维数组的对象,它能够保存任何类型的数据,主要由一组数据(各种Numpy数据类型)和与之相关的数据标签(索引)两部分构成。仅由一组数据也可以产生简单的Series对象。注意:Series的索引位于左边,数据位于右边,且索引值可以重复。结构如右图所示:
(2)DataFrame:是一个类似于二维数组或表格(如excel)的对象,包含一组有序的列,它每列的数据可以是不同的数据类型(数值、字符串、布尔型等)。注意:DataFrame的索引不仅有行索引,还有列索引,数据可以有多列,因此可以看做是由Series组成的字典。小结高级数据处理与数据分析Pandas概述高效、方便金融、经济、数据分析、统计等商业领域Pandas特点
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