Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,可以制作数据结构和数据分析的工具 其中主要的有两种数据结构:Series和Dataframe series是一维列表或数组 # 使用列表创建 Series s = pd.Series([1, 2, 3, 4]) # 使用 NumPy 数组创建 Series s = pd.Series(np.array([1, 2, 3, 4])) # 使
在Python的pandas库中,Series是一种数据结构,你可以将它想象成一个带有索引的一维数组。每个索引都与数组中的一个数据值相关联。Series的索引可以是任何数据类型,包括整数和字符串。 Series的索引在左边,值在右边。从0到数据长度-1是默认索引,用户也可以自定义该索引。通过values和index属性可以得到Series的数据和索引。
针对Series 将2个对象相加时,具有重叠索引的索引值会相加处理;不重叠的索引则取并集,值为 NA: 针对DataFrame 对齐操作会同时发生在行和列上,把2个对象相加会得到一个新的对象,其索引为原来2个对象的索引的并集: 和Series 对象一样,不重叠的索引会取并集,值为 NA;如果不想这样,试试使用 add() 方法进行数据填...
DataFrame对象的apply方法有非常重要的2个参数。 第1个参数的数据类型是函数对象,是将抽出的行或者列作为Series对象,可以利用Series对象的方法做聚合运算。 第2 个参数为关键字参数axis,数据类型为整型,默认为0。当axis=0时,会将DataFrame中的每一列抽出来做聚合运算,当axis=1时,会将DataFrame中的每一行抽出来做聚...
DataFrame和Series是pandas中最常见的2种数据结构。DataFrame可以理解为Excel中的一张表,Series可以理解为一张Excel表的一行或一列数据。 一、Series Series可以理解为一维数组,它和一维数组的区别,在于Series具有索引。 1. 创建Series 默认索引 1 2 3 4
pandas中,有时候需要对多个Series或DataFrame进行连接拼合,对此pandas中一般有三种方法:merge()、join()、concat()。下面一一进行简单的介绍。 行连接的,对于两个DataFrame,可以用参数on指定用来merge的共同列,也可以利用left_on和right_on分别指定用来merge的列,还可以利用how参数指定merge的方式,how可以为inner、outer...
>>>s3 = pd.Series({'001':'Nam','002':'Mary','003':'Peter'})>>>s3 001 Nam 002 Mary 003 Peter dtype:object 从字典中创建 Series 时,也可以自定义索引值或者是添加过滤(即指定只从字典中的某几个键进行创建)。当自定义的索引值不存在于字典中的键时,默认会用NaN来作为这个索引的值: ...
一、Series Pandas的核心是三大数据结构:Series、DataFrame和Index。绝大多数操作都是围绕这三种结构进行的。 Series是一个一维的数组对象,它包含一个值序列和一个对应的索引序列。 Numpy的一维数组通过隐式定义的整数索引获取元素值,而Series用一种显式定义的索引与元素关联。显式索引让Series对象拥有更强的能力,索引...
首先,我们需要导入Pandas库并创建Series和DataFrame。 import pandas as pd # 创建Series s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) print(s) # 创建DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) print(df) 索引操作我们可以使用标签或位置来索引...
Series是Pandas中最基本的对象,Series类似一种一维数组, 能为数据自定义标签,也就是行索引(index)我们来创建一个series看看效果: # 导入Series from pandas import Series,DataFrame # 创建Series,使用默认索引 sel = Series(data=['cahngzhang','uzi','xiaotian','xiye','pdd']) ...