在本篇文章中，我们将深入探讨Python编程中Numpy和Pandas两个库的使用，以了解如何高效处理一维和二维数据结构。Numpy主要关注数组操作，而Pandas则提供了更高级的数据分析功能。首先，Numpy的数组（Array）提供了定义和查询数据的基本能力。通过循环访问数组元素，我们可以逐个查看数据点。切片访问允许我们根据...
Python基础-一维数据结构和二维数据结构
在本篇文章中，我们将深入探讨Python编程中Numpy和Pandas两个库的使用，以了解如何高效处理一维和二维数据结构。Numpy主要关注数组操作，而Pandas则提供了更高级的数据分析功能。
首先，Numpy的数组（Array）提供了定义和查询数据的基本能力。通过循环访问数组元素，我们可以逐个查看数据点。切片访问允许我们根据指定范围获取数据，需要注意的是，切片结束位置的元素不会包含在内。数据类型（dtype）的指定对于数据处理至关重要，确保数据保持预期的格式对于后续操作至关重要。
在Pandas中，一维数据结构被称为Series。我们可以通过定义一个数组来创建Series，并获取描述统计信息。利用iloc和loc属性，我们可以根据位置或索引来获取值。Pandas的向量化运算简化了向量相加和其他算术操作，同时提供了处理缺失值的方法，包括删除和填充缺失值。
对于二维数据，Numpy提供了一种通过定义二维数组进行操作的方式。查询数据时，输入行号和列号可以帮助我们准确获取所需信息。Numpy的数轴参数（axis）帮助我们进行行或列的计算，如计算平均值。当轴未指定时，将计算整个数组的平均值。指定轴为1或0分别对应计算列或行的平均值。
Pandas的二维数据结构，即数据框（DataFrame），则提供了更丰富的功能。我们可以通过定义字典来创建数据框，即使字典是无序的，输出结果也会根据列名的顺序呈现，因此可以使用OrderDict保持顺序。求平均值（按每列）和根据位置或索引获取值是DataFrame中常见的操作。复杂的查询可以通过切片功能或条件判断来实现，让我们能够灵活地筛选数据。
最后，我们展示了如何通过读取Excel文件（例如：朝阳医院2018年销售数据.xlsx）并使用Pandas进行初步的数据分析，包括查看数据集的前几行、数据行数和列数以及每列的统计数据。这些基本的步骤是数据分析工作流程中的重要组成部分。
欢迎继续关注，以深入了解Python中更高级的数据处理技巧和库功能。在数据分析和科学计算领域，Numpy和Pandas是不可或缺的工具，它们为处理各种数据集提供了强大且灵活的解决方案。2024-09-06
