机器学习代码基础-- Pandas速成

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了机器学习代码基础-- Pandas速成相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1.4 Pandas速成

Pandas是面向数据分析场景设计的Python开源软件工具包,从命名来看,Pandas特别适合处理序列数据、表格数据等具有良好结构的数据。通过带有标签的列和索引,Pandas使我们可以以一种便于理解的方式来处理数据。它可以让我们毫不费力地从诸如csv类型的文件中导入数据。

Series:一维数组

DataFrame:二维数组

1.4.1Series

Series与numpy中的一维数组类似,但是再建立Series时可以设定index,也可以像访问numpy数组或字典一样访问Series对象。

import numpy as np
import pandas as pd
myarray = np.array([1,2,3])
index = [a,b,c]
myseries = pd.Series(myarray,index=index)
print(myseries)
print(myseries[0])
print(myseries[c])

1.4.2DataFrame

DataFrame是一个可以指定行和列标签的二维数组,可以通过指定列名来访问特定列的数据。

import numpy as np
import pandas as pd
myarray = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[3,4,5]])
rowindex = [row1,row2,row3]
colname = [col,col2,col3]
mydataframe = pd.DataFrame(myarray,index=rowindex,columns=colname)
print(mydataframe)
print(mydataframe[col3])

1.4.3读取csv文件

使用Pandas导入数据比Numpy要容易

import pandas as pd
names = [a,b,c,d,e]
df = pd.read_csv(iris.csv,names = names,header = None)
df.head(5)
df.tail(5)
df.values

 

 

以上是关于机器学习代码基础-- Pandas速成的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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