本文摘自php中文网，作者烟雨青岚，侵删。
值得一看的Python高效数据处理
Pandas是Python中非常常用的数据处理工具，使用起来非常方便。它建立在NumPy数组结构之上，所以它的很多操作通过NumPy或者Pandas自带的扩展模块编写，这些模块用Cython编写并编译到C，并且在C上执行，因此也保证了处理速度。
今天我们就来体验一下它的强大之处。
1.创建数据
使用pandas可以很方便地进行数据创建，现在让我们创建一个5列1000行的pandas DataFrame：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | mu1, sigma1 = 0, 0.1
mu2, sigma2 = 0.2, 0.2
n = 1000df = pd.DataFrame(
{
"a1": pd.np.random.normal(mu1, sigma1, n),
"a2": pd.np.random.normal(mu2, sigma2, n),
"a3": pd.np.random.randint(0, 5, n),
"y1": pd.np.logspace(0, 1, num=n),
"y2": pd.np.random.randint(0, 2, n),
}
)
|
- a1和a2：从正态（高斯）分布中抽取的随机样本。
- a3：0到4中的随机整数。
- y1：从0到1的对数刻度均匀分布。
- y2：0到1中的随机整数。
生成如下所示的数据：
2.绘制图像
Pandas 绘图函数返回一个matplotlib的坐标轴(Axes)，所以我们可以在上面自定义绘制我们所需要的内容。比如说画一条垂线和平行线。这将非常有利于我们：
1.绘制平均线
2.标记重点的点
1 2 3 4 5 | import matplotlib.pyplot as plt
ax = df.y1.plot()
ax.axhline(6, color="red", linestyle="--")
ax.axvline(775, color="red", linestyle="--")
plt.show()
|
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