Python数据分析学习第一天

[tiansiyuan (tian)]

Pandas 与 NumPy 最大的不同在于，它是用来处理表格型或异质型数据的，而 NumPy 则更适合处理同质型的数值类数组数据。

Series 和 DataFrame，两个常用的数据结构。

Series 是一种一维的数组型对象，它包含了一个值序列（与NumPy中的类型相似），并且包含了数据标签，称为索引（index）。

DataFrame 表示的是矩阵的数据表，它包含已排序的列集合，每一列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被视为一个共享相同索引的 Series 的字典。在 DataFrame中，数据被存储为一个以上的二维块，而不是列表、字典或其他一维数组的集合。

DataFrame 中的一列，可以按字典型标记或属性那样检索为 Series。

pd.read_csv('path_to_csv_file')

pd.read_csv('path_to_csv_file', sep='\t')

df.to_csv('path_to_csv_file')

reset_index(drop=True)

frame.sort_index()

frame.sort_values()

frame.describe()