(5,5,None) ],columns=['a','b','d'])df.set_index('b',inplace=True) df.index.nam...
1.Series基本算术运算适用于 NumPy 的数组运算也适用于 Series# 导包import pandas as pds = pd.Series(np.random.randint(10,100,size=10))s# 执行结果0 111 402 253 834 185 426 847 438 309 75dtype: int32# 加法运算s + 100# 执行结果0 1111 1402 1253 ...
s2=Series([10,12,13,14],index=['a','b','c','e'])print(s1+s2) 也可以通过Series和DataFrame的函数来设置默认的填充值。下面的例子中,我们设置默认的填充值是0。 print(s1.add(s2,fill_value=0)) 三,索引的转换 索引是一个ndarray对象,不仅元素类型可以转换,其对象本身也可以强转为其他like-array...
s = pd.Series ([0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0])s1 = s.cumsum()result = s.mul(s1).diff().where(lambda x: x < 0).ffill().add(s1,fill_value =0) 1. 2. 3. s1:将s序列求累加和 [0, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 5] s.mul(s1):s 与s1累乘 [0, 1, 2, 0, 3, 4, 5,...
from pandas import Series ''' Series的方法与属性 属性: values 获取某一列的数据值 获取的值为numpy.ndarray类型 index 获取series数据 方法: Series(数值项,index=索引的项) #数值项 与索引的项必须一一对应 ,索引项可以为字符串 index.tolist() names ...
下面我来详细介绍一下Pandas的主要功能和用法:数据结构:Series: 一维标记的同构数据结构,类似于一维数组DataFrame: 二维标记的异构表格结构,包含行列标签,类似于电子表格或SQL表数据导入和导出:read_csv(), read_excel(), read_sql()等函数可从各种文件和数据库中导入数据to_csv(), to_excel(), to_sql()等...
index = index_ # Print the series print(sr) 输出:Coca Cola 34 Sprite 5 Coke 13 Fanta 32 Dew 4 ThumbsUp 15 dtype: int64 现在我们将使用Series.add_suffix()函数在给定序列对象中的每个索引标签的末尾添加后缀“_IPL 2019”。# add '_IPL 2019' to each index labels result = sr.add_suffix(...
df.index.values和df.columns.values:->Series df.index.tolist()和df.columns.tolist():->list;Note:Index和Series对象都有tolist()方法 df.dtypes->series 返回每列的数据类型 df.info()可以理解成上面各个属性或者函数的集成,提供了有关数据的基本信息摘要。
一、Series 1.创建Series pd.Series( data=None, index=None,dtype: 'Dtype | None' = None,name=None,copy: 'bool' = False,fastpath: 'bool' = False) pd.Series(data=[0,1,2,3,4,5]) 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 dtype: int64pd.Series(data=[0,1,2,3,4,5],index=["a",'b...
pandas.core.series.Series 1. 2. 3. #使用numpy创建Series s2=Series(data=np.linspace(0,10,3)) s2 1. 2. 3. 使用Index参数指定索引 s3=Series(data=np.random.randint(60,100,size=(3)), index=['语文','数学','英语']) s3 1.