Python金融數(shù)據(jù)分析與挖掘（微課版） 課件 3-1.序列

第3章

數(shù)據(jù)處理包Pandaspandas簡(jiǎn)介、序列創(chuàng)建與訪問(wèn)序列屬性與方法序列切片與聚合運(yùn)算Pandas簡(jiǎn)介第3章

Pandas是基于Numpy開(kāi)發(fā)的一個(gè)Python數(shù)據(jù)分析包，提供了大量的數(shù)據(jù)分析函數(shù)，包括數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)計(jì)算等基本的數(shù)據(jù)分析手段。Pandas核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)包括序列和數(shù)據(jù)框，序列儲(chǔ)存一維數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)框則可以存儲(chǔ)更復(fù)雜的多維數(shù)據(jù)。這里的數(shù)據(jù)框主要用來(lái)存儲(chǔ)二維數(shù)據(jù)（類似于數(shù)據(jù)表）。通過(guò)importpandasaspd命令導(dǎo)入該包，其中pd為其簡(jiǎn)寫。序列創(chuàng)建及訪問(wèn)第3章

序列由索引index和對(duì)應(yīng)的值構(gòu)成，默認(rèn)情況下索引從0開(kāi)始從小到大順序排列，每個(gè)索引對(duì)應(yīng)一個(gè)值?？梢酝ㄟ^(guò)列表、元組、數(shù)組、字典等創(chuàng)建默認(rèn)序列或個(gè)性化序列。序列對(duì)象的創(chuàng)建通過(guò)Pandas包中的Series()函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。importpandasaspd

#導(dǎo)入Pandas庫(kù)importnumpyasnp

#導(dǎo)入Numpy庫(kù)s1=pd.Series([1,-2,2.3,'hq'])#指定列表創(chuàng)建默認(rèn)序列s2=pd.Series([1,-2,2.3,'hq'],index=['a','b','c','d'])#指定列表和索引，創(chuàng)建個(gè)性化序列s3=pd.Series((1,2,3,4,'hq'))

#指定元組創(chuàng)建默認(rèn)序列s4=pd.Series(np.array([1,2,4,7.1]))

#指定數(shù)組創(chuàng)建默認(rèn)序列#通過(guò)字典創(chuàng)建序列mydict={'red':2000,'bule':1000,'yellow':500}

#定義字典ss=pd.Series(mydict)

#指定字典創(chuàng)建序列序列創(chuàng)建及訪問(wèn)第3章序列的訪問(wèn)通過(guò)index索引訪問(wèn)對(duì)應(yīng)的元素值。print(s4[3])print(s2['c'])執(zhí)行結(jié)果如下:7.12.3序列屬性第3章序列有兩個(gè)屬性，分別為值（values）和索引（index）。通過(guò)序列中的values屬性和index屬性可以獲取其內(nèi)容。importpandasaspds1=pd.Series([1,-2,2.3,'hq'])#創(chuàng)建序列s1va1=s1.values#獲取序列s1中的值，賦給變量va1in1=s1.index#獲取序列s1中的索引，賦給變量in1print(va1)

#打印變量結(jié)果print(in1)

#打印變量結(jié)果，可通過(guò)list()函數(shù)轉(zhuǎn)化為列表，如in2=list(in1)執(zhí)行結(jié)果如下：[1-22.3'hq']RangeIndex(start=0,stop=4,step=1)序列方法第3章unique()通過(guò)序列中的unique()方法，可以去掉序列中重復(fù)的元素值importpandasaspds5=[1,2,2,3,'hq','hq','he']#定義列表s5s5=pd.Series(s5)#將定義的列表s5轉(zhuǎn)換為序列s51=s5.unique()#調(diào)用unique()方法去重print(s51)

執(zhí)行結(jié)果如下：[123'hq''he']序列方法第3章isin()通過(guò)isin()方法，判斷元素值的存在性，如果存在則返回True，否則為False。比如判斷‘he’這個(gè)元素是否存在前面定義的s5序列中。importpandasaspds5=[1,2,2,3,'hq','hq','he']s5=pd.Series(s5)s52=s5.isin(['he'])print(s52)執(zhí)行結(jié)果如下：0False1False2False3False4False5False6Truedtype:bool序列方法——value_counts()第3章value_counts()通過(guò)序列中的value_counts()方法，可以統(tǒng)計(jì)獲得序列元素值出現(xiàn)的次數(shù)。比如統(tǒng)計(jì)s5序列中每個(gè)元素值出現(xiàn)的次數(shù)。s53=s5.value_counts()其中索引（index）為原序列元素的值，其值部分則為出現(xiàn)的次數(shù)。序列方法——空值處理方法第3章空值處理方法：isnull()、notnull()、dropan()它們的使用方法如下：isnull()判斷序列中是否有空值（nan值），如果有空值，返回True，否則False;notnull()判斷序列中的非空值（nan值），如果真，返回True，否則False；dropan()清洗序列中的空值（nan值）。importpandasaspdimportnumpyasnpss1=pd.Series([10,'hq',60,np.nan,20])#定義序列ss1，其中np.nan為空值（nan值）tt=ss1[~ss1.isnull()]#~為取反，采用邏輯數(shù)組進(jìn)行索引獲取數(shù)據(jù)在以上代碼后面繼續(xù)輸入以下示例程序：tt2=ss1[ss1.notnull()]tt3=ss1.dropna()tt2和tt3的結(jié)果與tt一樣。序列切片第3章序列元素訪問(wèn)是通過(guò)索引完成的，切片即連續(xù)或者間斷地批量獲取元素。importnumpyasnps1=pd.Series([1,-2,2.3,'hq'])s2=pd.Series([1,-2,2.3,'hq'],index=['a','b','c','d'])s4=pd.Series(np.array([1,2,4,7.1]))s22=s2[['a','d']]#取索引號(hào)為字符a,b的元素s11=s1[0:2]#索引為連續(xù)的數(shù)組s12=s1[[0,2,3]]#索引為不連續(xù)的數(shù)組s41=s4[s4>2]#索引為邏輯數(shù)組print(s22)print('-'*20)print(s11)print('-'*20)print(s12)print('-'*20)print(s41)執(zhí)行結(jié)果如下：a1dhqdtype:object--------------------011-2dtype:object--------------------0122.33hqdtype:object--------------------24.037.1dtype:float64