本文实例讲述了Python使用Pandas库常见操作。分享给大家供大家参考，具体如下：

1、概述

Pandas 是Python的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas常用于处理带行列标签的矩阵数据、与 SQL 或 Excel 表类似的表格数据，应用于金融、统计、社会科学、工程等领域里的数据整理与清洗、数据分析与建模、数据可视化与制表等工作。

数据类型：Pandas 不改变原始的输入数据，而是复制数据生成新的对象，有普通对象构成的一维数组成为Series，由Series构成的二维数组表称为DataFrame，其行被称为index，列为Colum。

安装：如果使用anaconda集成环境则会自动安装numpy、scipy、pandas等数据科学包，也可以通过python包管理工具安装pandas：

pip install pandas

2、数据对象的创建

通过Series()函数包裹一维数组可以创建Series对象，其中数组的元素可以是各种类型。

通过DataFrame()函数包裹二维数组可以创建一个DataFrame对象，可以通过参数index、columns指定行标签和列标签。也可以通过python的字典类型初始化DataFrame，其键名默认为列标签

import pandas as pd
import numpy as np
 
# 通过一维数组初始化Series
s = pd.Series([1, 2.0, np.nan, 'test'])
print(s)
 
# 通过二维数组初始化DataFrame
arr = np.random.randn(6, 4)
arr_df = pd.DataFrame(arr, index=np.arange(1, 7), columns=list('ABCD'))
print(arr_df)
# 通过字典dict初始化DataFrame
dic = {'A': 1.,
    'B': pd.Timestamp('20130102'),
    'C': pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'),
    'D': np.array([3] * 4, dtype='int32'),
    'E': pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"])
    }
dic_df = pd.DataFrame(dic)
print(dic_df)

其运行结果如下：

# Series数据
0    1
1    2
2   NaN
3  test
dtype: object
# 二维数组的DataFrame
     A     B     C     D
1 -0.085417 -0.816502 1.495134 -0.277742
2 1.657144 -0.203346 0.631930 -1.182239
3 -2.303923 -0.535696 1.315379 0.129682
4 0.133198 -0.239664 -2.004494 0.119965
5 -1.454717 2.114255 -0.538678 -0.580361
6 -0.759183 0.141554 -0.243270 2.840325
# dict字典DataFrame
   A     B  C D   E
0 1.0 2013-01-02 1.0 3  test
1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train
2 1.0 2013-01-02 1.0 3  test
3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train

3、查看数据

函数head(n)可以查看DataFrame前n行的数据，tail(n)查看倒数n行的数据

index()查看DataFrame的行标签，columns显示列标签

describe()按列显示数据的统计信息，包括计数、均值、方差、最小最大值等。

函数mean()显示所有列的均值，mean(1)显示所有行的均值

sum()求所有列的均值，sum(1)求所有行的均值

DataFrame有一个empty属性用于判断是否为空，若为空则返回True

arr = np.random.randn(6, 4)
df = pd.DataFrame(arr, index=np.arange(1, 7), columns=list('ABCD'))
print(df.head(3))
print(df.index)
print(df.describe())

结果如下

# 查看前三行数据
A     B     C     D
1 3.260449 -0.619396 0.070877 1.586914
2 -0.529708 0.071917 -1.919316 1.845727
3 -1.005765 2.176579 -0.323483 -1.295067
# 查看行标签
Int64Index([1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype='int64')
# 查看统计信息
       A     B     C     D
count 6.000000 6.000000 6.000000 6.000000
mean -0.184606 -0.487184 0.079433 0.855810
std  1.721394 1.800460 1.379498 1.128764
min  -1.443635 -3.091446 -1.919316 -1.295067
25%  -0.967105 -1.430192 -0.281188 0.778729
50%  -0.694488 -0.273739 -0.041713 1.150944
75%  -0.531744 0.197755 0.355731 1.508475
max  3.260449 2.176579 2.352142 1.845727