一维数组情况：
二维数组情况：
3参数情况：
2参数情况：
1参数情况：
一维情况：
二维情况：
一维情况：
二维情况：
一维情况：
二维情况：第三个参数指定维度
只查看行数、或者列数
逗号隔开两个索引
某些行
某些列
可以看出append()函数在二维数组中添加元素，结果转为了一维数组。
那怎么保持二维数组呢？可以设置axis参数按行或者按列添加
可以看出先把二维数组降成了一维数组，再在索引为1的位置添加元素。
那么怎么保持在二维添加元素呢？ 同样设置axis参数
也分按行和按列删除
标记缺失值： isnan()函数
补充缺失值：
同样axis参数可以指定拼接按行还是按列
2. hstack()函数：以水平堆叠的方式拼接数组
3. vstack()函数：以垂直堆叠的方式拼接数组
第二个参数还可以是数组，指定拆分的位置
hsplit()函数：横向拆成几个数组
vsplit()函数：纵向拆成几个数组
数组与数组之间的运算
数组与数值的运算
可以指定整个数组求和，还是按行或者按列
axis=0：每一列的元素求和
axis=1：每一行的元素求和
axis=0：每一列求均值
axis=1：每一行求均值
axis=0：每一列求最大值
axis=1：每一行求最大值
pandas有两个重要的数据结构对象：Series和DataFrame。
Series是创建一个一维数组对象，会自动生成行标签。
会自动生成行列标签
也可以用字典形式生成数据
在用字典生成数据的基础上，同时指定行标签
例如对下表的数据进行读取
4月是第四个表，我们应把sheet_name参数指定为3；因为索引是从0开始的。
可以看出read_excel()函数自动创建了一个DataFrame对象，同时自动把第一行数据当做列标签。
可以看出不给出header参数时，该参数默认为0。
header=1时结果如下：
header=None时结果如下：
index_col=0时，第0列为列标签
index_col=0时
usecols=[2]：指定第二列
指定多列
数据如下：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-j1SHxY8y-1637655972909)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211114192949607.png)]
nrows=3时
head()函数中参数为空默认前5行
指定head(3)时如下
numpy模块也是shape
查看特定列的书库类型
特定列数据类型转换
先查看一下所有数据
与单行相比，结果显示的格式不一样了
iloc()挑选：
或者给出区间
挑选数据要么标签，要么索引挑选
或者
或者写成区间
标签挑选
或者索引挑选
先查看一下数据
或者用字典一对一修改
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-a6QKIoie-1637655972912)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211123110431201.png)]
isin()函数查看表中是否有该值
查看特定列是否有该值
可以看出上述代码并没有替换，那怎么替换呢？
末尾插入一列
指定插入到哪列
axis参数可以指定删除行还是删除列
指定标签删除
指定索引删除
方法三
指定行标签删除
指定索引删除
方法三：
先查看所有数据
info()函数查看数据类型，还可以查看是否有缺失值
isnull()函数查看是否有缺失值
在numpy模块中用isnan()函数
删除有缺失值的行
删除整行都为缺失值的行： 需要指定how参数
不同列的缺失值设置不同的填充值
默认保留第一个重复值所在的行，删除其他重复值所在的行
保留第一个重复值所在的行
保留最后一个重复值所在的行
是重复的就删除
降序如下
参数指定first时，表示在数据有重复值时，越先出现的数据排名越靠前
获取产品为单肩包的行数据
获取数量>60的行数据
获取产品为单肩包 且 数量>60 的行数据
获取产品为单肩包 或 数量>60 的行数据
stack()函数转换成树形结构
how参数指定外连接
on参数指定按哪一列合并
concat()函数采用 全连接 的方式，没有的数设置为缺失值
重置行标签
效果与concat()一样
末尾添加行元素
指定列求和
指定列求均值
指定列求最值
获取单列的
corr()函数获取相关系数
获取指定列与其他列的相关系数
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-46g9qgQw-1637655972913)(C:Users14051AppDataRoamingTypora ypora-user-imagesimage-20211123135643804.png)]
groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象，该对象包含分组后的数据，但是不能直观地显示出来。
分组后获取指定列的汇总情况
获取多列的汇总情况
获取多列的情况
ta = pd.read_excel(‘相关性分析.xlsx’)
print(data)
corr()函数获取相关系数
获取指定列与其他列的相关系数
[外链图片转存中…(img-46g9qgQw-1637655972913)]
groupby()函数返回的是一个DataFrameBy对象，该对象包含分组后的数据，但是不能直观地显示出来。
分组后获取指定列的汇总情况
获取多列的汇总情况
获取多列的情况
Python数据分析必备的第三方库：
1、Pandas
Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Serise、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。
Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初使用用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构，以及让数据分析变得快速、简单的工具。
2、Numpy
Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是Scipy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。
Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。
3、Matplotlib
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。
Matplotlib是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。
Matplotlib是基于Numpy的一套Python包，这个包提供了丰富的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形。
4、SciPy
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。
SciPy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如数值积分和优化。
5、Keras
Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。
6、Scrapy
Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。
7、Gensim
Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。
