了解Python数据分析用到的库

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

python

让我们开始数据分析

  • 数据分析基础需要掌握哪些，毫无疑问，是我列出的这几个库的使用

  • numpy: 中文版

  • matplotlib: 中文版

  • pandas: 中文版， to: pandas， 译本： pandas-0.22

    个人比较喜欢看中文版，这里就不列出英文版，需要可以搜官方文档

Pandas

pandas: 功能强大的Python数据分析工具包

  • 软件包概述

  • 10分钟入门pandas

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

    • dates = pd.date_range(\'20130101\', periods=6) ： 生成时间

    • df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list(\'ABCD\'))：生成DataFrame 对象

    • df.[方法，属性： dtypes, head(), index, columns, describe(), T, sort_index(axis=1, ascending=False), sort_values(by=\'B\'), ]

    • 切片方式, 标签选择: [df[0:3], df.loc[dates[0]], df.loc[:,[\'A\',\'B\']], df.loc[dates[0],\'A\'], df.at[dates[0],\'A\'], df.iloc[3:5,0:2], df.iat[1,1], df[df.A > 0], ]

    • 过滤：[df2[df2[\'E\'].isin([\'two\',\'four\'])], ]

    • 缺失数据[df1.dropna(how=\'any\'), df1.fillna(value=5), pd.isna(df1)]

    • 基础操作[mean(), shift(2)]

numpy

  • The N-dimensional array (ndarray) : 多维数组

  • Scalars : 标量

  • Data type objects (dtype): 数据类型

  • indexing: 索引切片

  • Iterating Over Arrays:　数组迭代

  • Standard array subclasses:　标准数组子类

  • Masked arrays: 掩码数组

  • The Array Interface: 数组接口

  • Datetimes and Timedeltas: 日期和时间

matplotlib

  • Tutorials

以上是 了解Python数据分析用到的库 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/387961.html

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