python基礎(chǔ)中,df后面是什么

python基礎(chǔ)中,df后面是傳函數(shù)參數(shù)。是要在小括號(hào)里面?zhèn)骱瘮?shù)參數(shù)，后面的[]是因?yàn)楹瘮?shù)返回一個(gè)數(shù)組，列表所以用[0]取得索引為0處的值。

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python基礎(chǔ)內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書是大氣海洋學(xué)科方向?qū)W者的python入門書。全書側(cè)重于介紹大氣海洋學(xué)科領(lǐng)域python編程常用的基礎(chǔ)知識(shí)，包括即也阻的獲取、安裝、環(huán)境編輯器等內(nèi)容，示例介紹了python語(yǔ)言基礎(chǔ)，流程控制，列表、元組、字典與集合，函數(shù)，類和對(duì)象，模塊，存儲(chǔ)戶等基礎(chǔ)知識(shí)。

結(jié)合python基礎(chǔ)知識(shí)，介紹了異常處理、計(jì)算生態(tài)、正則表達(dá)式、python腳本、日志等內(nèi)容。文后結(jié)合習(xí)題幫助讀者解決常見編程問題和困惑，從而幫助讀者實(shí)現(xiàn)時(shí)也on知識(shí)的靈活使用和綜舍編程，將python用于大氣海洋工程當(dāng)中。

本書第1~8章為Python語(yǔ)言基礎(chǔ)，主要介紹Python的基本用法；第9章為一個(gè)實(shí)戰(zhàn)，幫助讀者理解前8章的知識(shí)，第10~17章為Python的進(jìn)階使用，包含面向?qū)ο缶幊?、函?shù)式編程入門、文件讀寫、異常處理、模塊和包幾個(gè)部分。

第18章為第2個(gè)實(shí)戰(zhàn)，幫助讀者融會(huì)貫通前17章的知識(shí)，同時(shí)拋磚引玉，引起讀者探索的興趣。

def dayUP(df)在Python開頭是什么意思?df是daydfactor 的簡(jiǎn)寫嗎？

def dayUP(df):

#your code goes here

def 在python中是一個(gè)函數(shù)定義的關(guān)鍵字。

dayUP是函數(shù)名。

后面的括號(hào)里的df代表是什么意思，如果作者沒有對(duì)df進(jìn)行注釋的話，也只有他自己知道。我們只需要知道這是一個(gè)參數(shù)就可以了，管他是什么的簡(jiǎn)寫。

Python中def dayUP(df)中的df是什么意思?

你這是定義了一個(gè)函數(shù)，df是該函數(shù)的變量，是你自己設(shè)置的變量名，所以df的意思只有你自己知道啊。

Python pandas用法

在Python中，pandas是基于NumPy數(shù)組構(gòu)建的，使數(shù)據(jù)預(yù)處理、清洗、分析工作變得更快更簡(jiǎn)單。pandas是專門為處理表格和混雜數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的，而NumPy更適合處理統(tǒng)一的數(shù)值數(shù)組數(shù)據(jù)。

使用下面格式約定，引入pandas包：

pandas有兩個(gè)主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Series和DataFrame。

Series是一種類似于一維數(shù)組的對(duì)象，它由 一組數(shù)據(jù) （各種NumPy數(shù)據(jù)類型）以及一組與之相關(guān)的 數(shù)據(jù)標(biāo)簽（即索引） 組成，即index和values兩部分，可以通過索引的方式選取Series中的單個(gè)或一組值。

pd.Series(list,index=[ ]) ，第二個(gè)參數(shù)是Series中數(shù)據(jù)的索引，可以省略。

Series類型索引、切片、運(yùn)算的操作類似于ndarray，同樣的類似Python字典類型的操作，包括保留字in操作、使用.get()方法。

Series和ndarray之間的主要區(qū)別在于Series之間的操作會(huì)根據(jù)索引自動(dòng)對(duì)齊數(shù)據(jù)。

DataFrame是一個(gè)表格型的數(shù)據(jù)類型，每列值類型可以不同，是最常用的pandas對(duì)象。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series組成的字典（共用同一個(gè)索引）。DataFrame中的數(shù)據(jù)是以一個(gè)或多個(gè)二維塊存放的（而不是列表、字典或別的一維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)）。

pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) ：columns和index為指定的列、行索引，并按照順序排列。

如果創(chuàng)建時(shí)指定了columns和index索引，則按照索引順序排列，并且如果傳入的列在數(shù)據(jù)中找不到，就會(huì)在結(jié)果中產(chǎn)生缺失值：

數(shù)據(jù)索引 ：Series和DataFrame的索引是Index類型，Index對(duì)象是不可修改，可通過索引值或索引標(biāo)簽獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)，也可通過索引使序列或數(shù)據(jù)框的計(jì)算、操作實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化對(duì)齊。索引類型index的常用方法：

重新索引 ：能夠改變、重排Series和DataFrame索引，會(huì)創(chuàng)建一個(gè)新對(duì)象，如果某個(gè)索引值當(dāng)前不存在，就引入缺失值。

df.reindex(index, columns ,fill_value, method, limit, copy ) ：index/columns為新的行列自定義索引；fill_value為用于填充缺失位置的值；method為填充方法，ffill當(dāng)前值向前填充，bfill向后填充；limit為最大填充量；copy 默認(rèn)True，生成新的對(duì)象，F(xiàn)alse時(shí)，新舊相等不復(fù)制。

刪除指定索引 ：默認(rèn)返回的是一個(gè)新對(duì)象。

.drop() ：能夠刪除Series和DataFrame指定行或列索引。

刪除一行或者一列時(shí)，用單引號(hào)指定索引，刪除多行時(shí)用列表指定索引。

如果刪除的是列索引，需要增加axis=1或axis='columns'作為參數(shù)。

增加inplace=True作為參數(shù)，可以就地修改對(duì)象，不會(huì)返回新的對(duì)象。

在pandas中，有多個(gè)方法可以選取和重新組合數(shù)據(jù)。對(duì)于DataFrame，表5-4進(jìn)行了總結(jié)

適用于Series和DataFrame的基本統(tǒng)計(jì)分析函數(shù) ：傳入axis='columns'或axis=1將會(huì)按行進(jìn)行運(yùn)算。

.describe() ：針對(duì)各列的多個(gè)統(tǒng)計(jì)匯總，用統(tǒng)計(jì)學(xué)指標(biāo)快速描述數(shù)據(jù)的概要。

.sum() ：計(jì)算各列數(shù)據(jù)的和

.count() ：非NaN值的數(shù)量

.mean( )/.median() ：計(jì)算數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值、算術(shù)中位數(shù)

.var()/.std() ：計(jì)算數(shù)據(jù)的方差、標(biāo)準(zhǔn)差

.corr()/.cov() ：計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣、協(xié)方差矩陣，是通過參數(shù)對(duì)計(jì)算出來的。Series的corr方法用于計(jì)算兩個(gè)Series中重疊的、非NA的、按索引對(duì)齊的值的相關(guān)系數(shù)。DataFrame的corr和cov方法將以DataFrame的形式分別返回完整的相關(guān)系數(shù)或協(xié)方差矩陣。

.corrwith() ：利用DataFrame的corrwith方法，可以計(jì)算其列或行跟另一個(gè)Series或DataFrame之間的相關(guān)系數(shù)。傳入一個(gè)Series將會(huì)返回一個(gè)相關(guān)系數(shù)值Series（針對(duì)各列進(jìn)行計(jì)算），傳入一個(gè)DataFrame則會(huì)計(jì)算按列名配對(duì)的相關(guān)系數(shù)。

.min()/.max() ：計(jì)算數(shù)據(jù)的最小值、最大值

.diff() ：計(jì)算一階差分，對(duì)時(shí)間序列很有效

.mode() ：計(jì)算眾數(shù)，返回頻數(shù)最高的那（幾）個(gè)

.mean() ：計(jì)算均值

.quantile() ：計(jì)算分位數(shù)（0到1）

.isin() ：用于判斷矢量化集合的成員資格，可用于過濾Series中或DataFrame列中數(shù)據(jù)的子集

適用于Series的基本統(tǒng)計(jì)分析函數(shù)，DataFrame[列名]返回的是一個(gè)Series類型。

.unique() ：返回一個(gè)Series中的唯一值組成的數(shù)組。

.value_counts() ：計(jì)算一個(gè)Series中各值出現(xiàn)的頻率。

.argmin()/.argmax() ：計(jì)算數(shù)據(jù)最大值、最小值所在位置的索引位置（自動(dòng)索引）

.idxmin()/.idxmax() ：計(jì)算數(shù)據(jù)最大值、最小值所在位置的索引（自定義索引）

pandas提供了一些用于將表格型數(shù)據(jù)讀取為DataFrame對(duì)象的函數(shù)。下表對(duì)它們進(jìn)行了總結(jié)，其中read_csv()、read_table()、to_csv()是用得最多的。

在數(shù)據(jù)分析和建模的過程中，相當(dāng)多的時(shí)間要用在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備上：加載、清理、轉(zhuǎn)換以及重塑。

在許多數(shù)據(jù)分析工作中，缺失數(shù)據(jù)是經(jīng)常發(fā)生的。對(duì)于數(shù)值數(shù)據(jù)，pandas使用浮點(diǎn)值NaN（np.nan）表示缺失數(shù)據(jù)，也可將缺失值表示為NA（Python內(nèi)置的None值）。

替換值

.replace(old, new) ：用新的數(shù)據(jù)替換老的數(shù)據(jù)，如果希望一次性替換多個(gè)值，old和new可以是列表。默認(rèn)會(huì)返回一個(gè)新的對(duì)象，傳入inplace=True可以對(duì)現(xiàn)有對(duì)象進(jìn)行就地修改。

刪除重復(fù)數(shù)據(jù)

利用函數(shù)或字典進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

df.head()：查詢數(shù)據(jù)的前五行

df.tail()：查詢數(shù)據(jù)的末尾5行

pandas.cut()

pandas.qcut() 基于分位數(shù)的離散化函數(shù)?；谥然蚧跇颖痉治粩?shù)將變量離散化為等大小桶。

pandas.date_range() 返回一個(gè)時(shí)間索引

df.apply() 沿相應(yīng)軸應(yīng)用函數(shù)

Series.value_counts() 返回不同數(shù)據(jù)的計(jì)數(shù)值

df.aggregate()

df.reset_index() 重新設(shè)置index，參數(shù)drop = True時(shí)會(huì)丟棄原來的索引，設(shè)置新的從0開始的索引。常與groupby()一起用

numpy.zeros()

Python中print(df.head()) 是什么意思

df是DataFrame的縮寫，這里表示讀取進(jìn)來的數(shù)據(jù)，比如，最簡(jiǎn)單的一個(gè)實(shí)例：

import pandas as pd

df = pd.read_excel(r'C:\Users\Shan\Desktop\x.xlsx')

print(df.head())

df.head()會(huì)將excel表格中的第一行看作列名，并默認(rèn)輸出之后的五行，在head后面的括號(hào)里面直接寫你想要輸出的行數(shù)也行，比如2，10，100之類的。

excel表：

輸出結(jié)果：