python中使用pandas功能的示例分析

小編給大家分享一下python中使用pandas功能的示例分析，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

python的五大特點是什么

python的五大特點：1.簡單易學，開發程序時，專注的是解決問題,而不是搞明白語言本身。2.面向對象，與其他主要的語言如C++和Java相比, Python以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。3.可移植性，Python程序無需修改就可以在各種平臺上運行。4.解釋性，Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼,可以直接從源代碼運行程序。5.開源，Python是 FLOSS(自由/開放源碼軟件)之一。

1、說明

按索引匹配的廣播機制，這里的廣播機制與numpy廣播機制還有很大不同。

便捷的數據讀寫操作，相比于numpy僅支持數字索引，pandas的兩種數據結構均支持標簽索引，包括bool索引也是支持的。

類比SQL的join和groupby功能，pandas可以很容易實現SQL這兩個核心功能，實際上，SQL的絕大部分DQL和DML操作在pandas中都可以實現。

類比Excel的數據透視表功能，Excel中最為強大的數據分析工具之一是數據透視表，這在pandas中也可輕松實現。

自帶正則表達式的字符串向量化操作，對pandas中的一列字符串進行通函數操作，而且自帶正則表達式的大部分接口。

豐富的時間序列向量化處理接口。

常用的數據分析與統計功能，包括基本統計量、分組統計分析等。

集成matplotlib的常用可視化接口，無論是series還是dataframe，均支持面向對象的繪圖接口。

2、實例

import numpy as np
import pandas as pd
# 創建一個符合正態分布的10個股票5天的漲跌幅數據
stock_change = np.random.normal(0, 1, (10, 5))
pd.DataFrame(stock_change)
# 添加行索引
stock = ["股票{}".format(i) for i in range(10)]
pd.DataFrame(stock_change, index=stock)
# 添加列索引
date = pd.date_range(start="20200101", periods=5, freq="B")
data = pd.DataFrame(stock_change, index=stock, columns=date)
 
# 屬性
print(data.shape)
print(data.index)
print(data.columns)
print(data.values)
data.T # 行列轉置
 
# 方法
data.head(3) # 開頭3行
data.tail(2) # 最后2行

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