Numpy,熊猫是Python数据处理中经常用到的两个框架,都是采用C语言编写,所以运算速度快.Matplotlib是Python的的画图工具,可以把之前处理后的数据通过图像绘制出来。之前只是看过语法,没有系统学习总结过,本博文总结了这三个框架的API。
以下是这三个框架的的简单介绍和区别:
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<李> Numpy:经常用于数据生成和一些运算李
<李>熊猫:基于Numpy构建的,是Numpy的升级版本李
<李> Matplotlib: Python中强大的绘图工具
李
<强> Numpy
Numpy快速入门教程可参考:Numpy教程
<强> Numpy属性
ndarray。ndim:维度
ndarray。形状:行数和列数,例如(3、5)
ndarray。大小:元素的个数
ndarray.dtype:元素类型
<强> Numpy创建
阵列(对象,dtype=None):使用Python的列表或者元组创建数据
zeors(形状,dtype=浮动):创建全为0的数据
的(形状,dtype=None):创建全为1的数据
空(形状,dtype=浮动):创建没有初始化的数据
不等(启动,停止,[,]dtype=None):创建固定间隔的数据段
linspace(启动、停止、num=50, dtype=None):在给定的范围,均匀的创建数据
<强> Numpy运算
加、减:a + b, a - b
乘:b * 2, 10 * np.sin (a)
次方:b * * 2
判断:a<35岁的输出真或假的数组
矩阵乘:np.dot (A, B)或A.dot (B)
其他:+=,+,罪恶,因为,exp
<强> Numpy索引
数组索引方式:一个[1]
切片:[1,1:3]
迭代:项A.flat
<强> Numpy其他
重塑(newshape):改变数据形状,不会对原始数据进行修改,返回一组新数据
调整(new_shape):改变数据形状,会对原始数据进行修改,不返回数据
拉威尔(a):将成一维返回
vstack(锤头):上下合并
hstack(锤头):左右合并
hsplit(必要):水平分割n份
vsplit(必要):垂直分割n份
复制(a):深度拷贝
<强>熊猫
熊猫快速入门教程可参考:10分钟熊猫
<强>熊猫数据结构
熊猫的数据结构有两种:系列和DataFrame。
系列:索引在左边,值在右边。创建方式如下:
DataFrame:是一个表格型的数据结构,既有行索引也有列索引,它可以被看做由系列组成的大字典。创建方式如下:
<强>熊猫查看数据
指数:索引
列:列索引
价值观:值
头(n=5):返回前n项数据
尾巴(n=5):返回后n项数据
描述():打印出数据的数量,平均值等各项数据
sort_index(轴=1升=False):根据索引排序
sort_values (=B):根据索引值排序
<强>熊猫选择数据
数组选择方式:df [A]
切片选择方式:df(0:3)或df (“20130102”“20130104”):
根据标签选择:df。代码行(“20130102”:“20130104”,[A, B]]
根据位置选择:df。iloc [3:5, 0:2]
混合选择:df。第九(:3,[' A ', ' C ']]
条件判断选择:df (df。一个比;
0]<强>熊猫处理丢失数据
删除丢失数据的行:df.dropna(='任何')
填充丢失数据:df.fillna (value=https://www.yisu.com/zixun/5)
