Pandas 数据结构 - DataFrame DataFrame 是 Pandas 中的另一个核心数据结构,类似于一个二维的表格或数据库中的数据表。 DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。 DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共同用一个...
DataFrame,中文叫数据框,是pandas模块最常用的数据类型。它是一个二维的矩阵数据表,通过行和列可以定位一个值。某种程度上,可以认为DataFrame是“具有相同index的Series的集合”。🔍 DataFrame的特点1️⃣ 同一列中,值的数据类型相同,但列和列之间的数据类型可以不同。 2️⃣ DataFrame的行索引index是可以选...
DataFrame还支持处理缺失值、重复值和异常值的功能。例如，我们可以使用DataFrame来处理销售数据，并分析每个销售地区的业绩情况。# 创建DataFrame并处理销售数据import pandas as pdsales_data = {'Region': ['East', 'West', 'North', 'South'],'Month': ['January', 'February', 'March', 'April'],'Sale...
创建dataframe 创建dataframe的方法有很多种，其中最简单的方法是使用pandas的DataFrame构造函数。可以通过传递一个字典或一个二维数组来创建dataframe。例如：import pandas as pd # 使用字典创建dataframe data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(dat...
DataFrame 一个表格型的数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。 DataFrame 的每一行数据都可以看成一个 Series 结构,只不过,DataFrame 为这些行中每个数据值增加了一个...
而DataFrame是一个带标签的二维数组(表格型数据结构) 它可由若干个一维数组Series构成 二. 构建DataFrame并观察 我们可以通过Python中的List、Dict、及Series等数据结构来构建DataFrame 1. 有行有列 先尝试用二维list来构建DataFrame import pandas as pd # 导入pandas包 a = [[1,2,3],[4,5,6]] # 二维序列...
data2= {'one':np.random.rand(3),'two':np.random.rand(3)} # 这里如果尝试'two':np.random.rand(4) 会怎么样? # 由数组/list组成的字典 创建Dataframe,columns为字典key,index为默认数字标签 # 字典的值的长度必须保持一致! df1=pd.DataFrame(data1) ...
1、说明 增:增加一行或一列; 删:删出一行或一列; 改:修改某行或某列; 查:获取Datarame中的值; 2、查:获取值 这里需求在之前的文章讲述过了,大家可以参考这个文章:DataFrame(4):DataFrame元素的获取方式 3、增 1)增加行 ① df.loc() df = pd.Da
1. 📈 DataFrame是多个Series的集合,Series的name属性成为columns索引,而行则共享一组索引。2. 📊 DataFrame的每一列可以包含不同类型的数据,根据业务需求,可以包含name、age等内容。3. 🚀 DataFrame有四种构造方法: 字典构造:使用字典构造,字典的键作为columns索引,行索引可以指定或使用默认值(注意何时必须指定in...
在pandas模块中，DataFrame是一个二维标签化数据结构，可以存储不同类型的数据，并具有行和列的标签。你可以通过多种方式创建DataFrame，如从现有数据、字典或CSV文件等。下面示例演示从字典中创建一个DataFrame类型。示例代码：import pandas as pd # 从字典创建DataFrame data = {'name': ['Alice', 'Bob', ...