小編給大家分享一下python中使用pandas功能的示例分析，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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python的五大特點(diǎn)是什么

python的五大特點(diǎn)：1.簡(jiǎn)單易學(xué)，開(kāi)發(fā)程序時(shí)，專注的是解決問(wèn)題,而不是搞明白語(yǔ)言本身。2.面向?qū)ο?，與其他主要的語(yǔ)言如C++和Java相比, Python以一種非常強(qiáng)大又簡(jiǎn)單的方式實(shí)現(xiàn)面向?qū)ο缶幊獭?.可移植性，Python程序無(wú)需修改就可以在各種平臺(tái)上運(yùn)行。4.解釋性，Python語(yǔ)言寫的程序不需要編譯成二進(jìn)制代碼,可以直接從源代碼運(yùn)行程序。5.開(kāi)源，Python是 FLOSS(自由/開(kāi)放源碼軟件)之一。

1、說(shuō)明

按索引匹配的廣播機(jī)制，這里的廣播機(jī)制與numpy廣播機(jī)制還有很大不同。

便捷的數(shù)據(jù)讀寫操作，相比于numpy僅支持?jǐn)?shù)字索引，pandas的兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)均支持標(biāo)簽索引，包括bool索引也是支持的。

類比SQL的join和groupby功能，pandas可以很容易實(shí)現(xiàn)SQL這兩個(gè)核心功能，實(shí)際上，SQL的絕大部分DQL和DML操作在pandas中都可以實(shí)現(xiàn)。

類比Excel的數(shù)據(jù)透視表功能，Excel中最為強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具之一是數(shù)據(jù)透視表，這在pandas中也可輕松實(shí)現(xiàn)。

自帶正則表達(dá)式的字符串向量化操作，對(duì)pandas中的一列字符串進(jìn)行通函數(shù)操作，而且自帶正則表達(dá)式的大部分接口。

豐富的時(shí)間序列向量化處理接口。

常用的數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)功能，包括基本統(tǒng)計(jì)量、分組統(tǒng)計(jì)分析等。

集成matplotlib的常用可視化接口，無(wú)論是series還是dataframe，均支持面向?qū)ο蟮睦L圖接口。

2、實(shí)例

import numpy as np
import pandas as pd
# 創(chuàng)建一個(gè)符合正態(tài)分布的10個(gè)股票5天的漲跌幅數(shù)據(jù)
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)
 
# 屬性
print(data.shape)
print(data.index)
print(data.columns)
print(data.values)
data.T # 行列轉(zhuǎn)置
 
# 方法
data.head(3) # 開(kāi)頭3行
data.tail(2) # 最后2行

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