《Python数学建模算法与应用课件》02第2章 Python使用入门（2）.pptx

;;;Pandas库是在NumPy库基础上开发的一种数据分析工具。

;2.5.1Pandas基本操作;1.生成二维数组

;2.读写文件

;例2.38数据写入文件示例。

#程序文件ex2_38_1.py

importpandasaspd

importnumpyasnp

dates=pd.date_range(startendfreq=D)

a1=pd.DataFrame(np.random.randn(24,4),index=dates,columns=list(ABCD))

a2=pd.DataFrame(np.random.randn(24,4))

a1.to_excel(data2_38_1.xlsx)

a2.to_csv(data2_38_2.csv)

f=pd.ExcelWriter(data2_38_3.xlsx)#创建文件对象

a1.to_excel(f,Sheet1)#把a1写入Excel文件

a2.to_excel(f,Sheet2)#把a2写入另一个表单中

f.save();如果写入数据时，不包含行索引，Python程序如下：

#程序文件ex2_38_2.py

importpandasaspd

importnumpyasnp

dates=pd.date_range(startendfreq=D)

a1=pd.DataFrame(np.random.randn(24,4),index=dates,columns=list(ABCD))

a2=pd.DataFrame(np.random.randn(24,4))

a1.to_excel(data2_38_4.xlsx,index=False)#不包括行索引

a2.to_csv(data2_38_5.csv,index=False)#不包括行索引

f=pd.ExcelWriter(data2_38_6.xlsx)#创建文件对象

a1.to_excel(f,Sheet1,index=False)#把a1写入Excel文件

a2.to_excel(f,Sheet2,index=False)#把a2写入另一个表单中

f.save();例2.39从文件中读入数据示例。

#程序文件ex_39.py

importpandasaspd

a=pd.read_csv(data2_38_2.csv,usecols=range(1,5))

b=pd.read_excel(data2_38_3.xlsx,Sheet2,usecols=range(1,5));2.5.2数据的一些预处理;例2.40DataFrame数据的拆分、合并和分组计算示例。

#程序文件ex2_40.py

importpandasaspd

importnumpyasnp

d=pd.DataFrame(np.random.randint(1,6,(10,4)),columns=list(ABCD))

d1=d[:4]#获取前4行数据

d2=d[4:]#获取第5行以后的数据

dd=pd.concat([d1,d2])#数据行合并

s1=d.groupby(A).mean()#数据分组求均值

s2=d.groupby(A).apply(sum)#数据分组求和;2.数据的选取与清洗

;例2.41DataFrame数据操作示例。

#程序文件ex2_41.py

importpandasaspd

importnumpyasnp

a=pd.DataFrame(np.random.randint(1,6,(5,3)),

index=[a,b,c,d,e],

columns=[one,two,three])

a.loc[a,one]=np.nan#修改第1行第1列的数据

b=a.iloc[1:3,0:2].values#提取第2、3行，第1、2列数据

a[four]=bar#增加第4列数据

a2=a.reindex([a,b,c,d,e,f])

a3=a2.dropna()#删除有不确定值的行;;2.6.1文件操作基本知识;1.内置函数open()

;2.文件对象常用方法

;3.上下文管理语句with

;2.6.2文本文件操作;例2.44随机产生一个数据矩阵，把它存入具有不同分隔符格式的文本文件中，再把数据从文本文件中提取出来。

#程序文件ex2_