s = pd.Series(data, index=['b', 'c', 'd', 'a'])print(s)`Series` 对象支持多种数学运算和统计操作，如求和、平均值、标准差等。此外，通过索引访问或修改数据也非常直观和方便。DataFrame的创建与使用 `DataFrame` 是一个二维的数据结构，可以理解为表格形式的数据组织方式，每列可以有
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 …
可以通过多种方式创建 DataFrame,例如从 CSV 文件或 SQL 数据库中读取数据,或者从 Python 的字典、列表或其他 DataFrame 中创建。(详见下文) DataFrame 提供了许多功能,包括数据的查看、访问、选择、删除、替换、排序、分组、合并、重塑、统计分析等等。它是数据处理和分析的主要工具之一,后面的章节主要是基于对DataFram...
其中Series和DataFrame是两种常见的数据结构,Time-series为时间序列,这里暂且不去详细讲解。 一、Series Series是一维数组,与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近,其区别是:List中的元素可以是不同的数据类型,而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算...
一、DataFrame的数据查询 / 提取 1、对单列、多列进行访问读取 -- 对单列数据的访问:DataFrame的单列数据为一个Series。根据DataFrame的定义可以知晓DataFrame 是一个带有标签的二维数组,每个标签相当每一列的列名;如:df.a df['a'] -- 对多列数据访问:访问DataFrame多列数据可以将多个列索引名称视为一个列表,...
importpandasaspd# 创建一个 Seriess=pd.Series([10,20,30,40],index=['a','b','c','d'])# 将 Series 转换为 DataFramedf=s.to_frame(name='pandasdataframe.com')print(df) Python Copy Output: 示例代码 3: 使用 DataFrame 构造函数
print(series_with_index) 3. 基本操作和属性 3.1 访问元素 3.2 切片操作 4. 常用方法 4.1 统计方法 4.2 过滤操作 通过学习以上基础知识和代码实例,读者将对Pandas中的Series对象有了更深入的理解。这只是Pandas功能的冰山一角,后续我们将继续深入学习DataFrame、数据清理、合并等更高级的主题。
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...
设置Series 名称参数 import pandas as pd sites = {1: "Google", 2: "Runoob", 3: "Wiki"} myvar = pd.Series(sites, index = [1, 2], name="RUNOOB-Series-TEST" ) print(myvar) 1. 2. 3. 4. 5. 6. DataFrame(二维数据) 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...
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