文章目录

• 0. 学习目标
• 1. Pandas的数据结构分析
• • 1.1 Series - 序列
  • • 1.1.1 Series概念
    • 1.1.2 Series类的构造方法
    • 1.1.3 创建Series对象
    • • 1.1.3.1 基于列表创建Series对象
      • 1.1.3.2 基于字典创建Series对象
    • 1.1.4 获取Series对象的数据
    • 1.1.5 Series对象的运算
    • 1.1.6 增删Series对象的行数据
    • • 1.1.6.1 增加行数据
      • 1.1.6.2 删除行数据
  • 1.2 DataFrame - 数据帧
  • • 1.2.1 DataFrame概念
    • 1.2.2 DataFrame类的构造方法
    • 1.2.3 创建DataFrame对象
    • 1.2.4 获取DataFrame对象的列数据
    • • 1.2.4.1 通过索引方式
      • 1.2.4.2 通过属性方式
      • 1.2.4.3 获取列数据的推荐方式
    • 1.2.5 增删DataFrame对象的列数据
    • • 1.2.5.1 增加列数据
      • 1.2.5.2 删除列数据
    • 1.2.6 DataFrame对象的运算
• 2. Pandas索引操作及高级索引
• • 2.1 索引对象
  • • 2.1.1 索引对象概念
    • 2.1.2 索引的子类
  • 2.2 重置索引
  • • 2.2.1 如何重置索引
    • 2.2.2 reindex()方法
    • • 2.2.2.1 语法格式
      • 2.2.2.2 参数说明
      • 2.2.2.3 案例演示
  • 2.3 索引操作
  • • 2.3.1 通过索引位置或索引名称获取序列的数据
    • 2.3.2 通过位置索引切片或索引名称切片获取序列的数据
    • 2.3.3 通过不连续的索引获取序列的不连续数据
    • 2.3.4 通过布尔索引获取序列的数据
    • 2.3.5 数据帧的行索引和列索引
    • 2.3.6 通过索引方式访问数据帧的数据
• 3 算术运算与数据对齐
• • 3.1 采用NaN补齐缺失值
  • 3.2 用户指定补齐值
• 4. 数据排序
• • 4.1 按索引排序
  • • 4.1.1 对序列按索引排序
    • 4.1.2 对数据帧按索引排序
  • 4.2 按值排序
  • • 4.2.1 对序列按值排序
    • 4.2.2 对数据帧按值排序
• 5. 统计计算与描述
• • 5.1 统计函数
  • 5.2 统计描述
• 6. 层次化索引
• • 6.1 认识层次化索引
  • • 6.1.1 层次化索引概念
    • 6.1.2 创建层次化索引
    • • 6.1.2.1 利用嵌套列表创建层次化索引
      • 6.1.2.2 通过MultiIndex的方法构建层次化索引
      • • 6.1.2.2.1 将元组列转换成Mutilndex对象
        • 6.1.2.2.2 将数组列表转换成MultiIndex对象
        • 6.1.2.2.3 将多个集合的笛卡尔成绩转换成MutliIndex对象
    • 6.1.3 基于层次化索引的序列案例演示
  • 6.2 按照分层索引排序数据
• 7. 读写数据操作
• • 7.1 读写文本文件
  • • 7.1.1 CSV文件
    • • 7.1.1.1 写CSV文件
      • 7.1.1.2 读CSV文件
    • 7.1.2 TXT文件
  • 7.2 读写Excel文件
  • • 7.2.1 写Excel文件
    • 7.2.2 读Excel文件
  • 7.3 读取HTML表格数据
  • • 7.3.1 读取HTML函数
    • 7.3.2 案例演示
  • 7.3.4 读写数据库
  • • 7.3.4.1 读写数据库概述
    • 7.3.4.2 读写数据库函数
    • 7.3.4.3 读写数据库案例演示
    • • 7.3.4.3.1 读数据库
      • 7.3.4.3.2 写数据库
• 8. 小结