python中pandas的知识点的示例分析

这篇文章主要介绍python中pandas的知识点的示例分析，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

python的数据类型有哪些?

python的数据类型：1. 数字类型，包括int（整型）、long（长整型）和float（浮点型）。2.字符串，分别是str类型和unicode类型。3.布尔型，Python布尔类型也是用于逻辑运算，有两个值：True（真）和False（假）。4.列表，列表是Python中使用最频繁的数据类型，集合中可以放任何数据类型。5. 元组，元组用”()”标识，内部元素用逗号隔开。6. 字典，字典是一种键值对的集合。7. 集合，集合是一个无序的、不重复的数据组合。

1、说明

python+data+analysis的组合缩写，是python中以numpy和matplotlib为基础的第三方数据分析库，与后两者共同构成python数据分析的基本工具包，享有三个剑客的名字。

2、安装

打开cmd，依次输入以下三个命令。

pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3、pandas选择数据

import pandas as pdimport numpy as npdates = pd.date_range('20210301', periods=6)df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])print(df1)

4、pandas赋值及操作

import pandas as pdimport numpy as npdates = pd.date_range('20210301', periods=6)df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])print(df1)

5、pandas对于空数据的处理

import pandas as pdimport numpy as npdates = pd.date_range('20210301', periods=6)df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])df2 = pd.DataFrame(df1, index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'])s1 = pd.Series([3, 4, 6, 7], index=dates[:4])  # 对第一个到第四个数据进行赋值s2 = pd.Series([32, 5, 2, 1], index=dates[2:])  # 对第三个数据到最后一个数据进行赋值df2['E'] = s1df2['F'] = s2print(df2)

以上是“python中pandas的知识点的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！希望分享的内容对大家有帮助，更多相关知识，欢迎关注编程网行业资讯频道！