Ketahui cara memasang dan menggunakan PythonPandas: Tutorial Terperinci

. Dalam artikel ini, kami akan menerangkan cara memasang PythonPandas, dengan tutorial terperinci dan contoh kod.

2. Pasang PythonPandas

Kaedah 1: Gunakan arahan pip untuk memasang

pip install pandas

Kaedah 2: Pasang menggunakan Anaconda

Langkah 1: Muat turun Anaconda

Klik dua kali pakej pemasangan dan ikut wizard pemasangan untuk memasang.

Buka Anaconda Navigator (boleh didapati dalam menu mula untuk sistem Windows), klik butang Persekitaran, klik butang Cipta di tetingkap kanan, masukkan nama dalam kotak dialog pop timbul , contohnya "pandas_env", kemudian pilih versi Python dan modul Pandas, dan akhirnya klik butang Cipta.

Pilih persekitaran yang baru anda buat (pandas_env) dalam tetingkap kiri, dan kemudian klik butang "Main" di tetingkap kanan Butang Aktifkan akan dipaparkan selepas berjaya.

3 Menggunakan PythonPandas

Import modul Pandas

import pandas as pd

Pandas menyediakan dua struktur data utama, Siri dan DataFrame. Siri ialah tatasusunan berlabel satu dimensi, serupa dengan tatasusunan diindeks. DataFrame ialah struktur data jadual yang mengandungi lajur dan indeks tersusun.

1. 
   Buat Siri menggunakan kod berikut:

   s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])

   Salin selepas log masuk
Buat DataFrame menggunakan kod berikut:

2. data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
           'Age': [28, 32, 25, 35],
           'Salary': [5000, 6000, 4500, 7000]}
   df = pd.DataFrame(data)

   Salin selepas log masuk
   
   
Membaca dan menulis data

Contoh kod berikut menunjukkan cara membaca fail CSV:

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

Contoh kod berikut menunjukkan cara menulis data ke fail CSV:

3. df.to_csv('data.csv', index=False)

   Salin selepas log masuk
   
   
Pemilihan dan manipulasi data

Contoh kod berikut menunjukkan cara memilih lajur data dalam DataFrame:

df['Name']

Contoh kod berikut menunjukkan cara memilih data dalam DataFrame yang memenuhi syarat melalui pengindeksan Boolean:

4. df[df['Age'] > 30]

   Salin selepas log masuk
   
   Contoh kod berikut menunjukkan cara memilih lajur data dalam Isih DataFrame:

df.sort_values(by='Age')

Salin selepas log masuk
Di atas hanyalah beberapa contoh fungsi asas Pandas juga menyediakan fungsi yang lebih fleksibel dan berkuasa, termasuk penggabungan data, pengagregatan data, jadual pangsi, visualisasi data, dsb. .
Ringkasan:

Artikel ini memperkenalkan langkah pemasangan dan tutorial terperinci PythonPandas, dan menyediakan beberapa contoh kod. Saya harap ia dapat membantu pembaca mula menggunakan Panda dengan cepat dan menggunakan fungsinya yang berkuasa dalam pemprosesan dan analisis data.

Atas ialah kandungan terperinci Ketahui cara memasang dan menggunakan PythonPandas: Tutorial Terperinci. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!