python机器学习常用模块--Pandas

• 直接上简单的使用代码吧。

import pandas as pd

# Series数组
pd1 = pd.Series([1,2,3])
print(pd1)
print(pd1.sum()) # 和
print(pd1.std()) # 标准差

# 索引 默认是 0 1 2
p1 =pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c'])
print(p1)


# DataFrame数组
p1 =pd.DataFrame({'name':['Jack','Lucy','Coke'],
                  'age':[18,19,21]})
print(p1)
#    age  name
# 0   18  Jack
# 1   19  Lucy
# 2   21  Coke

# 获取一列
print(p1['name'])
print(p1['age'])
print(p1['name'][0])

# 0    Jack
# 1    Lucy
# 2    Coke
# Name: name, dtype: object
# 0    18
# 1    19
# 2    21
# Name: age, dtype: int64

# 获取一行
print(p1.iloc[0])

# --apply 封装函数
def func(value):
 return value * 3

pd1 = pd.Series([1, 2, 5])
print(pd1.apply(func))

# 计算行或者列
pd2 = pd.DataFrame({
 'weight': [120, 130, 150],
 'age': [18, 19, 21]
})

print(pd2.sum(axis='columns'))
print(pd2.sum(axis='index'))

# 分组
pd2 = pd.DataFrame({
    'name': ['Jack', 'Lucy', 'Coke', 'Pol', 'Tude'],
    'age': [18, 19, 21, 21, 19]
})
# 以年龄分组
print(pd2.groupby('age').groups)

# 向量运算
pd1 = pd.Series(
 [1, 2, 3],
 index = ['a', 'b', 'c']
)
pd2 = pd.Series(
 [1, 2, 3],
 index = ['a', 'c', 'd']
)

print(pd1+pd2)
print(pd1.add(pd2,fill_value=0))