起风网字典与集合
定义:
list:链表,有序的项目,通过索引进行查找,使用方括号”[]”;
tuple:元组,元组将多样的对象集合到一起,不能修改,通过索引进行查找, 使用括号”()”;
dict:字典,字典是一组键(key)和值(value)的组合,通过键(key)进行查找,没有顺序, 使用大括号”{}”;
set:集合,无序,元素只出现一次,自动去重,使用”set([])”
set和lsit可以自由转换，在删除list中多个/海量重复元素时，可以先转换成set，然后再转回list并排序(set没有排序)。此种方法不仅方便且效率较高。
scipy库
SciPy是一个基于Python的软件生态圈 它包括如NumPy Matplotlib和pandas 这样的一些核心库。
它有非常丰富强大的数据结构和函数使用起来也非常便利 。
SciPy中使用了一些Python标准的数据结构的扩展形式 比如说
– ndarrayN维数组
– Series变长字典
– 数据框DataFrame
1 ndarry
1.1创建多维数组
import numpy as np
xArray = np.array([(1,2,3),(2,3,4)])
print(xArray)
# 特殊的，零矩阵，和1矩阵
np.zero([2,3])
np.ones()
# empty() 函数
这个函数可以创建一个没有任何具体值的 ndarray 数组
# 总之，数组的形式必须用[]中括号2ndarray 的数据类型 与 转换
1.2类型转换
通过 ndarray 的 astype() 方法进行强制类型转换，浮点数转换为整数时小数部分会被舍弃：
1.3 ndarray 的简单使用
使用 ndarray 数组可以让我们不需要使用循环就可以对列表里的元素执行操作，语法和对标量元素的操作一样，例如：
还有一些常用函数：
>>> x.size #获得数组中元素的个数
>>> x.shape #获得数组的（行数，列数）
abs()取绝对值
sqrt()计算元素平方根
sort()排序
power(a,b)计算a的b次方
# 等等，用到的时候查书
2 pandas的series（变长字典）
Series 是一个类数组的数据结构，同时带有标签（lable）或者说索引（index）。
2.1生成series
1.1 下边生成一个最简单的Series对象，因为没有给Series指定索引，所以此时会使用默认索引(从0到N-1)。
# 引入Series和DataFrame
In [16]: from pandas import Series,DataFrame
In [17]: import pandas as pd
In [18]: ser1 = pd.Series(range(1,5))
In [19]: ser1
Out[19]:
0 1
1 2
2 3
3 4
dtype: int321.2 当要生成一个指定索引的Series 时候，可以这样：
# 给index指定一个list
In [23]: ser2 = Series(range(4),index = ["a","b","c","d"])
In [24]: ser2
Out[24]:
a 0
b 1
c 2
d 3
dtype: int641.3 也可以通过字典来创建Series对象
In [45]: sdata = {
'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 16000, 'Utah': 5000}
In [46]: ser3 = Series(sdata)
# 可以发现，用字典创建的Series是按index有序的
In [47]: ser3
Out[47]:
Ohio 35000
Oregon 16000
Texas 71000
Utah 5000
dtype: int64在用字典生成Series的时候，也可以指定索引，当索引中值对应的字典中的值不存在的时候，则此索引的值标记为Missing，NA，并且可以通过函数（pandas.isnull，pandas.notnull）来确定哪些索引对应的值是没有的。
In [48]: states = ['California', 'Ohio', 'Oregon', 'Texas']
In [49]: ser3 = Series(sdata,index = states)
In [50]: ser3
Out[50]:
California NaN
Ohio 35000.0
Oregon 16000.0
Texas 71000.0
dtype: float64
# 判断哪些值为空
In [51]: pd.isnull(ser3)
Out[51]:
California True
Ohio False
Oregon False
Texas False
dtype: bool
In [52]: pd.notnull(ser3)
Out[52]:
California False
Ohio True
Oregon True
Texas True
dtype: bool2.2访问Series中的元素和索引：
# 访问索引为"a"的元素
In [25]: ser2["a"]
Out[25]: 0
# 访问索引为"a","c"的元素
In [26]: ser2[["a","c"]]
Out[26]:
a 0
c 2
dtype: int64
# 获取所有的值
In [27]: ser2.values
Out[27]: array([0, 1, 2, 3])
# 获取所有的索引
In [28]: ser2.index
Out[28]: Index([u'a', u'b', u'c', u'd'], dtype='object')2.3简单运算
在pandas的Series中，会保留NumPy的数组操作（用布尔数组过滤数据，标量乘法，以及使用数学函数），并同时保持引用的使用
In [34]: ser2[ser2 > 2]
Out[34]:
a 64
d 3
dtype: int64
In [35]: ser2 * 2
Out[35]:
a 128
b 2
c 4
d 6
dtype: int64
In [36]: np.exp(ser2)
Out[36]:
a 6.235149e+27
b 2.718282e+00
c 7.389056e+00
d 2.008554e+01
dtype: float642.4 Series的自动对齐
Series的一个重要功能就是自动对齐（不明觉厉），看看例子就明白了。 差不多就是不同Series对象运算的时候根据其索引进行匹配计算。
# ser3 的内容
In [60]: ser3
Out[60]:
Ohio 35000
Oregon 16000
Texas 71000
Utah 5000
dtype: int64
# ser4 的内容
In [61]: ser4
Out[61]:
California NaN
Ohio 35000.0
Oregon 16000.0
Texas 71000.0
dtype: float64
# 相同索引值的元素相加
In [62]: ser3 + ser4
Out[62]:
California NaN
Ohio 70000.0
Oregon 32000.0
Texas 142000.0
Utah NaN
dtype: float642.5命名
Series对象本身，以及索引都有一个 name 属性
In [64]: ser4.index.name = "state"
In [65]: ser4.name = "population"
In [66]: ser4
Out[66]:
state
California NaN
Ohio 35000.0
Oregon 16000.0
Texas 71000.0
Name: population, dtype: float643 pandas的dataframe （）
3.1 DataFrame 对象的构建
1 用包含等长的列表或者是NumPy数组的字典创建DataFrame对象
In [68]: import pandas as pd
In [69]: from pandas import Series,DataFrame
# 建立包含等长列表的字典类型
In [70]: data = {
'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada'],'year': [2000, 2001, 20
...: 02, 2001, 2002],'pop': [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9]}
In [71]: data
Out[71]:
{
'pop': [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9],
'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada'],
'year': [2000, 2001, 2002, 2001, 2002]}
# 建立DataFrame对象
In [72]: frame1 = DataFrame(data)
# 红色部分为自动生成的索引
In [73]: frame1
Out[73]:
pop state year
1.5 Ohio 2000
1.7 Ohio 2001
3.6 Ohio 2002
2.4 Nevada 2001
2.9 Nevada 2002在建立过程中可以指点列的顺序：
In [74]: frame1 = DataFrame(data,columns=['year', 'state', 'pop'])
In [75]: frame1
Out[75]:
year state pop
2000 Ohio 1.5
2001 Ohio 1.7
2002 Ohio 3.6
2001 Nevada 2.4
2002 Nevada 2.9和Series一样，DataFrame也是可以指定索引内容：
In [76]: ind = ['one', 'two', 'three', 'four', 'five']
In [77]: frame1 = DataFrame(data,index = ind)
In [78]: frame1
Out[78]:
pop state year
one 1.5 Ohio 2000
two 1.7 Ohio 2001
three 3.6 Ohio 2002
four 2.4 Nevada 2001
five 2.9 Nevada 20023.2 DataFrame 内容访问
从DataFrame中获取一列的结果为一个Series，可以通过以下两种方式获取：
# 以字典索引方式获取
In [100]: frame1["state"]
Out[100]:
one Ohio
two Ohio
three Ohio
four Nevada
five Nevada
Name: state, dtype: object
# 以属性方式获取
In [101]: frame1.state
Out[101]:
one Ohio
two Ohio
three Ohio
four Nevada
five Nevada
Name: state, dtype: object也可以通过ix获取一行数据：
In [109]: frame1.ix["one"] # 或者是 frame1.ix[0]
Out[109]:
pop 1.5
state Ohio
year 2000
Name: one, dtype: object
# 获取多行数据
In [110]: frame1.ix[["tow","three","four"]]
Out[110]:
pop state year
tow NaN NaN NaN
three 3.6 Ohio 2002.0
four 2.4 Nevada 2001.0
# 还可以通过默认数字行索引来获取数据
In [111]: frame1.ix[range(3)]
Out[111]:
pop state year
one 1.5 Ohio 2000
two 1.7 Ohio 2001
three 3.6 Ohio 2002获取指定行，指定列的交汇值：
In [119]: frame1["state"]
Out[119]:
one Ohio
two Ohio
three Ohio
four Nevada
five Nevada
Name: state, dtype: object
In [120]: frame1["state"][0]
Out[120]: 'Ohio'
In [121]: frame1["state"]["one"]
Out[121]: 'Ohio'3.3 DataFrame 对象的修改
增加一列，并所有赋值为同一个值：
# 增加一列值
In [131]: frame1["debt"] = 10
In [132]: frame1
Out[132]:
pop state year debt
one 1.5 Ohio 2000 10
two 1.7 Ohio 2001 10
three 3.6 Ohio 2002 10
four 2.4 Nevada 2001 10
five 2.9 Nevada 2002 10
# 更改一列的值
In [133]: frame1["debt"] = np.arange(5)
In [134]: frame1
Out[134]:
pop state year debt
one 1.5 Ohio 2000 0
two 1.7 Ohio 2001 1
three 3.6 Ohio 2002 2
four 2.4 Nevada 2001 3
five 2.9 Nevada 2002 4追加类型为Series的一列
# 判断是否为东部区
In [137]: east = (frame1.state == "Ohio")
In [138]: east
Out[138]:
one True
two True
three True
four False
five False
Name: state, dtype: bool
# 赋Series值
In [139]: frame1["east"] = east
In [140]: frame1
Out[140]:
pop state year debt east
one 1.5 Ohio 2000 0 True
two 1.7 Ohio 2001 1 True
three 3.6 Ohio 2002 2 True
four 2.4 Nevada 2001 3 False
five 2.9 Nevada 2002 4 FalseDataFrame 的行是可以命名的，同时多列也可以命名：
In [145]: frame3.columns.name = "state"
In [146]: frame3.index.name = "year"
In [147]: frame3
Out[147]:
state Nevada Ohio
year
2.9 3.6
2.4 1.7
NaN 1.5原文链接：https://lookme.blog.csdn.net/article/details/72865551
本站声明:网站内容来源于网络,如有侵权,请联系我们,我们将及时处理。
评论前必须登录！
立即登录