pandas数据库

介绍.pandas数据库

pandas是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入大量库和标准数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需的工具。

数据输入输出

最常见的数据类型是CSV和Excel文档。使用pandas进行这些数据类型的读取和写入是非常容易的。如下代码展示如何将CSV文件读入pandas数据结构:

import pandas as pddf = pd.read_csv('file.csv')

同样，将pandas数据写入csv文件的代码如下：

df.to_csv('file.csv')

读写Excel文件的方式也类似:

df = pd.read_excel('file.xlsx')df.to_excel('file.xlsx')

数据选择

在pandas中，数据可以通过标签、索引、位置进行选择。在DataFrame中选择一列的方式是使用方括号操作符:

df['column_name']

选择多列的方式是使用一个列表:

df[['column_name1', 'column_name2']]

在DataFrame中选择一行的方式是使用loc或iloc方法。loc方法是基于标签的选择，iloc方法是基于整数位置的选择:

df.loc[index_label]df.iloc[index_integer]

数据组合

在pandas中，有三种常见的方式来组合数据，它们分别是concatenation(连接)、merging(合并)和joining(联接)。

连接数据可以使用concat()函数，如下代码：

pd.concat([df1, df2, df3])

将数据合并可以使用merge()函数，如下代码：

pd.merge(df1, df2, on='column_name')

将数据联接可以使用join()函数:

df1.join(df2, on='column_name')

DataFrame分组

分组在数据分析中是一个非常重要的方法。在pandas中，使用groupby()函数进行分组。下面的代码展示如何使用groupby()函数按创作者(Author)分组:

df.groupby('Author') 

调用groupby()函数会返回一个DataFrameGroupBy对象,然后可以使用其他操作符对分组后的数据进行分析：

df.groupby('Author').mean()

使用mean()函数将分组后的数据求平均值。其他函数如min()、max()、sum()等也可以使用。