5.7.1. 常用¶

引入:

$ import pandas as pd

在pandas中有两类非常重要的数据结构，即序列Series和数据框DataFrame:

1. Series类似于numpy中的一维数组，除了通常一维数组可用的函数或方法
   而且其可通过索引标签的方式获取数据，还具有索引的自动对齐功能
2. DataFrame类似于numpy中的二维数组，同样可以通用numpy数组的函数和方法，而且还具有其他灵活应用

pandas.core.frame.DataFrame 查看:

df  = pd.read_csv('../data/cuisines.csv')
type(df)
# 输出: pandas.core.frame.DataFrame

df.head()
df.info()
df.<param>.value_counts()

df.shape
df.T

df.sort_values(by='value', ascending=False, inplace=False)


# 类型
df.values       # numpy.ndarray 类型

X_test.loc      # pandas.core.indexing._LocIndexer
X_test.iloc     # pandas.core.indexing._iLocIndexer

X_test.loc[0]   # pandas.core.series.Series

参考¶

快速学习——Comparison with SQL: https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/comparison/comparison_with_sql.html
API reference: https://pandas.pydata.org/docs/reference/index.html
User Guide: https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/index.html
【Pandas 学习】Pandas 基础: https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?postId=6068
教程: http://joyfulpandas.datawhale.club/Content/index.html