python中使用pandas功能的示例分析

小编给大家分享一下python中使用pandas功能的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

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python的五大特点是什么

python的五大特点：1.简单易学，开发程序时，专注的是解决问题,而不是搞明白语言本身。2.面向对象，与其他主要的语言如C++和Java相比, Python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。3.可移植性，Python程序无需修改就可以在各种平台上运行。4.解释性，Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。5.开源，Python是 FLOSS(自由/开放源码软件)之一。

1、说明

按索引匹配的广播机制，这里的广播机制与numpy广播机制还有很大不同。

便捷的数据读写操作，相比于numpy仅支持数字索引，pandas的两种数据结构均支持标签索引，包括bool索引也是支持的。

类比SQL的join和groupby功能，pandas可以很容易实现SQL这两个核心功能，实际上，SQL的绝大部分DQL和DML操作在pandas中都可以实现。

类比Excel的数据透视表功能，Excel中最为强大的数据分析工具之一是数据透视表，这在pandas中也可轻松实现。

自带正则表达式的字符串向量化操作，对pandas中的一列字符串进行通函数操作，而且自带正则表达式的大部分接口。

丰富的时间序列向量化处理接口。

常用的数据分析与统计功能，包括基本统计量、分组统计分析等。

集成matplotlib的常用可视化接口，无论是series还是dataframe，均支持面向对象的绘图接口。

2、实例

import numpy as np
import pandas as pd
# 创建一个符合正态分布的10个股票5天的涨跌幅数据
stock_change = np.random.normal(0, 1, (10, 5))
pd.DataFrame(stock_change)
# 添加行索引
stock = ["股票{}".format(i) for i in range(10)]
pd.DataFrame(stock_change, index=stock)
# 添加列索引
date = pd.date_range(start="20200101", periods=5, freq="B")
data = pd.DataFrame(stock_change, index=stock, columns=date)
 
# 属性
print(data.shape)
print(data.index)
print(data.columns)
print(data.values)
data.T # 行列转置
 
# 方法
data.head(3) # 开头3行
data.tail(2) # 最后2行

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