包

Python 中级：面向开发者

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer

模块就是 Python 文件

模块 = Python 文件
任何人都可以创建 Python 文件！

笔记本电脑上的代码文件

包

模块集合 = 包
- 也称为库
公开可用且免费
从 PyPI 下载
然后可像模块一样导入并使用

大纸箱

¹ https://pypi.org/

安装包

终端 / 命令提示符
```
python3 -m pip install <package_name>
```
python3 - 在终端执行 Python 代码
pip - 首选安装工具

终端窗口

安装包

python3 -m pip install pandas

Pandas 标志

用于数据处理与分析的包

使用别名导入

# 导入 pandas
import pandas

使用别名让代码更简短

# 使用别名导入 pandas
import pandas as pd

创建 DataFrame

# 销售字典
sales = {"user_id": ["KM37", "PR19", "YU88"],
         "order_value": [197.75, 208.21, 134.99]}


# 转为 pandas DataFrame
sales_df = pd.DataFrame(sales)


print(sales_df)

  user_id  order_value
0    KM37       197.75
1    PR19       208.21
2    YU88       134.99

读取 CSV 文件

# 读取当前目录下的 CSV 文件
sales_df = pd.read_csv("sales.csv")


# 检查数据类型
print(type(sales_df))

pandas.core.frame.DataFrame

预览文件

# 预览前五行的 DataFrame 方法
print(sales_df.head())

  user_id  order_value
0    KM37       197.75
1    PR19       208.21
2    YU88       134.99
3    NT43       153.54        
4    IW06       379.47

查看文件信息

# 查看文件信息
print(sales_df.info())

RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 2 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype  
<hr />  ------       --------------  -----  
 0   user_id      3 non-null      object 
 1   order_value  3 non-null      float64
dtypes: float64(1), object(1)
memory usage: 180.0+ bytes

函数 vs 方法

# 这是一个内置函数
print(sum([1, 2 ,3, 4, 5]))

函数 = 执行任务的代码

# 这是一个 pandas 函数
sales_df = pd.DataFrame(sales)

只有 pandas DataFrame 可用 .head()

# 这是一个方法
print(sales_df.head())

  user_id  order_value
0    KM37       197.75
1    PR19       208.21
2    YU88       134.99
3    NT43       153.54        
4    IW06       379.47

方法 = 特定数据类型的函数

Passons à la pratique !

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