python与pandas

1.python pandas怎么用

安装pandas

1. Anaconda

安装pandas、Python和SciPy最简单的方式是用Anaconda。Anaconda是关于Python数据分析和科学计算的分发包。

2. Miniconda

使用Anaconda会安装一百多个依赖包,如果想灵活控制安装的依赖包或带宽有限,使用Miniconda是个不错的选择。

Conda是个包管理器,Anaconda就是建立在它的基础上。Conda不只跨平台还与语言无关,与pip和virtualenv相结合的作用相似。

Miniconda允许先创建包含Python的安装包,然后用conda安装其他的依赖包。

3. Pypi

pandas可以通过pip安装,但要安装相关的依赖包。

pip install pandas

4. 包管理器

可以用linux的包管理器进行安装,如

sudo apt-get install python-pandas

zypper in python-pandas

2.如何使用Python的Pandas库绘制折线图

01首先我们需要打开Excel软件准备需要的数据,这里多准备几列数据,一列就是一条折线,如下图所示02然后我们打开Pycharm软件,新建Python文件,导入Pandas库,接着将Excel中的数据读取进数据集缓存,如下图所示03接下来我们利用plot方法绘制折线图,如下图所示,这里只添加了一列标题04运行文件以后我们就可以看到折线图显示出来了,但是比较的简单,下面我们逐渐的丰富它05然后在plot方法中将excel里面的多列标题都添加进来,如下图所示06这次在运行文件的时候我们就可以看到折线图上有多条线了,如下图所示07接下来我们在为折线图设置标题,X,Y坐标轴的内容,如下图所示08然后通过plot方法下面的area方法对折线图的空白区域进行叠加填充,如下图所示09最后我们运行完善好后的文件,就可以看到如下图所示的折线图了,到此我们的折线图绘制也就完成了End。

3.请教Python中pandas的问题,pd.merge方法

你好,你可以看看下面的这个例子。

import pandas as pd

left = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],

'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],

'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3']})

right = pd.DataFrame({'key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'],

'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],

'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

result = pd.merge(left, right, on='key')

# on参数传递的key作为连接键

result

Out[4]:

A B key C D

0 A0 B0 K0 C0 D0

1 A1 B1 K1 C1 D1

2 A2 B2 K2 C2 D2

3 A3 B3 K3 C3 D3

on: 要加入的列或索引级别名称。 必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。 如果未传递且left_index和right_index为False,则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。

你那个就是用on连接的。

4.pandas 和 numpy的区别

一、区别numpy是数值计算的扩展包,panadas是做数据处理。

二、简介1)NumPy:N维数组容器NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。

据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。2)Pandas:表格容器 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量快速便捷地处理数据的函数和方法。

使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

python与pandas

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