Numpy、Pandas是Python数据处理中经常用到的两个框架，都是采用C语言编写，所以运算速度快。Matplotlib是Python的的画图工具，可以把之前处理后的数据通过图像绘制出来。之前只是看过语法，没有系统学习总结过，本博文总结了这三个框架的API。

以下是这三个框架的的简单介绍和区别：

• Numpy：经常用于数据生成和一些运算
• Pandas：基于Numpy构建的，是Numpy的升级版本
• Matplotlib：Python中强大的绘图工具
  

Numpy

Numpy快速入门教程可参考：Numpy tutorial

Numpy属性

ndarray.ndim：维度
ndarray.shape：行数和列数，例如(3, 5)
ndarray.size：元素的个数
ndarray.dtype：元素类型

Numpy创建

array(object, dtype=None)：使用Python的list或者tuple创建数据
zeors(shape, dtype=float)：创建全为0的数据
ones(shape, dtype=None)：创建全为1的数据
empty(shape, dtype=float)：创建没有初始化的数据
arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None)：创建固定间隔的数据段
linspace(start, stop, num=50, dtype=None)：在给定的范围，均匀的创建数据

Numpy运算

加、减：a + b、a - b
乘：b*2、10*np.sin(a)
次方：b**2
判断：a<35，输出True或False的数组
矩阵乘：np.dot(A,B) 或 A.dot(B)
其他：+=、-+、sin、cos、exp

Numpy索引

数组索引方式：A[1, 1]
切片：A[1, 1:3]
迭代：for item in A.flat

Numpy其他

reshape(a, newshape)：改变数据形状，不会对原始数据进行修改，返回一组新数据
resize(a, new_shape)：改变数据形状，会对原始数据进行修改，不返回数据
ravel(a)：将成一维返回

vstack(tup)：上下合并
hstack(tup)：左右合并
hsplit(ary, indices_or_sections)：水平分割n份
vsplit(ary, indices_or_sections)：垂直分割n份

copy(a)：深度拷贝

Pandas

Pandas快速入门教程可参考：10 Minutes to pandas

Pandas数据结构

Pandas的数据结构有两种：Series和DataFrame。

Series：索引在左边，值在右边。创建方式如下：

In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8])In [5]: sOut[5]: 0    1.01    3.02    5.03    NaN4    6.05    8.0dtype: float64

DataFrame：是一个表格型的数据结构，既有行索引也有列索引， 它可以被看做由Series组成的大字典。创建方式如下：

In [6]: dates = pd.date_range('20130101', periods=6)In [7]: datesOut[7]: DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01-04',               '2013-01-05', '2013-01-06'],              dtype='datetime64[ns]', freq='D')In [8]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=dates, columns=list('ABCD'))
Pandas查看数据

index：索引
columns：列索引
values：值
head(n=5)：返回前n项数据
tail(n=5)：返回后n项数据
describe()：打印出数据的数量、平均值等各项数据
sort_index(axis=1, ascending=False)：根据索引排序
sort_values(by=’B’)：根据索引值排序

Pandas选择数据

数组选择方式：df[‘A’]
切片选择方式：df[0:3] 或 df[‘20130102’:’20130104’]
根据标签选择：df.loc[‘20130102’:’20130104’,[‘A’,’B’]]
根据位置选择：df.iloc[3:5,0:2]
混合选择：df.ix[:3,[‘A’,’C’]]
条件判断选择：df[df.A > 0]

Pandas处理丢失数据

删除丢失数据的行：df.dropna(how=’any’)
填充丢失数据：df.fillna(value=5)
数据值是否为NaN：pd.isna(df1)

Pandas合并数据

pd.concat([df1, df2, df3], axis=0)：合并df
pd.merge(left, right, on=’key’)：根据key字段合并
df.append(s, ignore_index=True)：添加数据

Pandas导入导出

df.to_csv(‘foo.csv’)：保存到csv文件
pd.read_csv(‘foo.csv’)：从csv文件读取
df.to_excel(‘foo.xlsx’, sheet_name=’Sheet1’)：保存到excel文件
pd.read_excel(‘foo.xlsx’, ‘Sheet1’, index_col=None, na_values=[‘NA’])：从excel文件读取

Matplotlib

这里只介绍最简单的出图方式：

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 随机生成1000个数据data = pd.Series(np.random.randn(1000),index=np.arange(1000))# 为了方便观看效果, 我们累加这个数据data.cumsum()# pandas 数据可以直接观看其可视化形式data.plot()plt.show()

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