淺析Python資料處理

本篇文章給大家分享了關於Python資料處理的相關內容以及要點解釋，對此知識點有興趣的朋友可以參考學習下。

Numpy、Pandas是Python資料處理中常用到的兩個框架，都是採用C語言編寫，所以運算速度快。 Matplotlib是Python的的畫圖工具，可以把之前處理後的資料透過影像繪製出來。之前只是看過文法，沒有系統學習總結過，這篇部落格文章總結了這三個架構的API。

以下是這三個框架的簡單介紹和區別：

• Numpy：經常用於資料生成和一些運算

• Pandas：基於Numpy建構的，是Numpy的升級版本

• #Matplotlib：Python中強大的繪圖工具
  

Numpy

Numpy快速入門教學可參考：Numpy tutorial

Numpy屬性

ndarray.ndim：維度

ndarray.shape：行數和列數，例如(3, 5)

#ndarray.size：元素的數量

Numpy建立

Numpy運算

Numpy索引

#。 ##切片：A[1, 1:3]

##reshape (a, newshape)：改變資料形狀，不會對原始資料進行修改，傳回一組新資料

resize(a, new_shape)：改變資料形狀，會對原始資料進行修改，不回傳資料

hstack(tup)：左右合併

##vsplit(ary, indices_or_sections)：垂直分割n份

Pandas

Pandas的資料結構有兩種：Series和DataFrame。

Series：索引在左邊，值在右邊。建立方式如下：

In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])
In [5]: s
Out[5]: 
0  1.0
1  3.0
2  5.0
3  NaN
4  6.0
5  8.0
dtype: float64

DataFrame：是一個表格型的資料結構，既有行索引也有列索引， 它可以被看做由Series組成的大字典。建立方式如下：

In [6]: dates = pd.date_range('20130101', periods=6)

In [7]: dates
Out[7]: 
DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04',
        '2013-01-05', '2013-01-06'],
       dtype='datetime64[ns]', freq='D')

In [8]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))

Pandas檢視資料

index：索引

columns：列索引

values：值

head(n=5)：傳回前n項資料

describe()：列印出資料的數量、平均值等各項資料

sort_index(axis=1, ascending= False)：根據索引排序

sort_values(by='B')：根據索引值排序

Pandas選擇資料

數組選擇方式：df['A']

切片選擇方式：df[0:3] 或df['20130102':'20130104']

依位置選擇：df.iloc[3:5,0:2]

混合選擇：df.ix[:3,['A','C']]

#條件判斷選擇：df[df.A > 0]

刪除遺失資料的行：df.dropna(how='any')

填入遺失數據：df.fillna(value=5)

資料值是否為NaN：pd.isna(df1)

##Pandas合併資料

#pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)：合併df

pd.merge(left, right, on='key')：依據key欄位合併

df.append(s, ignore_index=True)：新增資料

Pandas導入導出

pd.read_csv('foo.csv')：從csv檔讀取

pd.read_excel('foo.xlsx', 'Sheet1', index_col=None, na_values=['NA'])：從excel檔案讀取

這裡只介紹最簡單的出圖方式：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 随机生成1000个数据
data = pd.Series(np.random.randn(1000),index=np.arange(1000))
# 为了方便观看效果, 我们累加这个数据
data.cumsum()
# pandas 数据可以直接观看其可视化形式
data.plot()
plt.show()

淺聊python日誌的設定檔路徑問題

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