[人工智能]【无标题】

1. numpy能够帮助我们处理数值，但是pandas除了处理数值之外(基于numpy)，还能够帮助我们处理其他类型的数据
2. python源码安装pandas python? 在pypi? ?
3. 创建数组pd.Series[1,2,31,12,34]

   Seires带标签的数组一维 dataframe二维series

   t=pd.Series([1,23,2,2,1,]),index=list("abcde")

   temp_dict={"name":"xiaohong","age",

   通过一个列表，一个字典创建一个series

4. 索引，t3=["tel"]构成series一部分是键一部分是值pandas series where
5. pandas读取数据，csv文件（库的学习from pymongo? import MongoClient

cilent=MongoClient()

collection=client

# coding=utf-8
from pymongo import MongoClient
import pandas as pd


client = MongoClient()
collection = client["douban"]["tv1"]
data = collection.find()
data_list = []
for i in data:
    temp = {}
    temp["info"]= i["info"]
    temp["rating_count"] = i["rating"]["count"]
    temp["rating_value"] = i["rating"]["value"]
    temp["title"] = i["title"]
    temp["country"] = i["tv_category"]
    temp["directors"] = i["directors"]
    temp["actors"] = i['actors']
    data_list.append(temp)
# t1 = data[0]
# t1 = pd.Series(t1)
# print(t1)

df = pd.DataFrame(data_list)
# print(df)

#显示头几行
print(df.head(1))
# print("*"*100)
# print(df.tail(2))

#展示df的概览
# print(df.info())
# print(df.describe())
print(df["info"].str.split("/").tolist())

pandas之dataframe

创建DataFrame

pd.DataFrame(np,arange(12),reshape(3,4))

竖着为coloms行为Index：一轴和零轴

添加行列索引

pd.DataFrame(np,arange(12),reshape(3,4)，index=list("abc"),columns=list("WXYZ")

DataFrame(和Series)区别

取有用信息，显示前几行df.head()? ? ? ? ?后几行?df.tail()? ? ? ?展示dataframe概览?df.info()? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? int类型和float类型? ? ? ? df.desicribe()??

遍历collection.find()? ?#取自己想要数据

?dataframe索引内容

df.sorted_values(,ascending=False)

#方括号写数字，表示去行，对行进行操作。写字符串，表示去列索引，队列操作。

例：print(df[:20])

print(df["Row_labels"])

通过标签索引行数据df.loc

通过位置获取行数据df.iloc

?

pandas布尔索引

df[df['Count_AnimalNam']>800]? ? ? #选择具体某一列

若多个条件使用&符合

?

?