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适合初学入门

第一课 构造数据

本节基本了解Pandas里的一些数据结构和模块的基本使用，初步了解Pandas的提供的一些功能，学会基本使用。

创建数据

通过Python的zip构造出一元组组成的列表作为DataFrame的输入数据rec。

In [3]: import pandas as pd
In [4]: import random
In [5]: num = random.sample(xrange(10000, 1000000), 5)
In [6]: num
Out[6]: [244937, 132008, 278446, 613409, 799201]
In [8]: names = "hello the cruel world en".split()
In [9]: names
Out[9]: [‘hello‘, ‘the‘, ‘cruel‘, ‘world‘, ‘en‘]
In [10]: rec = zip(names, num)
In [15]: data = pd.DataFrame(rec, columns = [u"姓名",u"业绩" ])
In [16]: data
Out[16]:
     姓名  业绩
0    hello   244937
1    the     132008
2    cruel   278446
3    world   613409
4    en      799201 

DataFrame方法函数的第一个参数是数据源，第二个参数columns是输出数据表的表头，或者说是表格的字段名。

导出数据csv

Windows平台上的编码问题，我们可以先做个简单处理，是ipython-notebook支持utf8.

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf8")

接下来可以数据导出了。

In [31]: data
Out[31]:
     姓名  业绩
0    hello   244937
1    the     132008
2    cruel   278446
3    world   613409
4    en      799201 
#在ipython-note里后加问号可查帮助，q退出帮助
In [32]: data.to_csv?
In [33]: data.to_csv("c:\\out.csv", index = True, header = [u"雇员", u"销售业绩"])

将data导出到out.csv文件里，index参数是指是否有主索引，header如果不指定则是以data里columns为头，如果指定则是以后边列表里的字符串为表头，但要注意的是header后的字符串列表的个数要和data里的columns字段个数相同。

可到c盘用Notepad++打开out.csv看看。

简单的数据分析

In [43]: data
Out[43]:
     姓名  业绩
0    hello   244937
1    the     132008
2    cruel   278446
3    world   613409
4    en      799201
#排序并取前三名
In [46]: Sorted = data.sort([u"业绩"], ascending=False)
         Sorted.head(3)
Out[46]:
     姓名  业绩
4    en      799201
3    world   613409
2    cruel   278446

图形输出

In [71]: import matplotlib.pyplot as plt
         #使ipython-notebook支持matplotlib绘图
         %matplotlib inline
In [74]: df = data
         #绘图
         df[u"业绩"].plot()
         MaxValue = df[u"业绩"].max()
         MaxName = df[u"姓名"][df[u"业绩"] == df[u"业绩"].max()].values
         Text = str(MaxValue) + " - " + MaxName
         #给图添加文本标注
         plt.annotate(Text, xy=(1, MaxValue), xytext=(8, 0), xycoords=(‘axes fraction‘, ‘data‘), textcoords=‘offset points‘)

学习Python大数据处理模块Pandas

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原文地址：http://blog.csdn.net/jeapeducom/article/details/43670067