DataFrame也是这样一种结构,它既有行索引也有列索引,被看作是Series组成的字典。 我们既可以通过行索引进行操作,也可以通过列索引进行操作,并且注意,它们的优先性是相同的。 1.直接通过字典创建DataFrame 一般创建的方式就是通过字典,因为毕竟键值对的方式是最符合DataFrame的特点的。 代码语言:javascript 代
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...
df = pd.DataFrame(data, columns=list('ABCD'))print(df)`DataFrame` 提供了强大的数据操作能力，包括数据过滤、分组、合并等。此外，还支持读取和写入多种格式的数据文件，如CSV、Excel、SQL数据库等，极大地扩展了其应用范围。总之，掌握Pandas中的`Series`和`DataFrame`是进行数据科学工作的基础，熟练运用这些工...
s3=pd.Series([3,-5,7,4],index=list('ABCD'))print("s3=","\n",s3) 结果图: 二、pandas核心数据结构:DataFrame 理解:DataFrame是一个类似于表格的数据类型,DataFrame可以理解为一个二维数组,index有两个维度,可更改。 DataFrame参数: data (方框内的数据) :numpy ndarray、dict、 DataFrame index(行索引...
DataFrame的填充是一样的,如果axis=1,则是ffill为前一列,bfill为后一列 列平均值填充——最常用 for i in df.columns: df[i] = df[i].fillna(np.nanmean(df[i])) nanmean是指把空值去了再求平均(分母也减空值) Series的拼接 ser1 = pd.Series([1, 2, 3], index=list('ABC')) ...
Series的基本创建方式就是 pd.Series(data=None, index=None, name=None) data: 可以传入多种类型, index: 索引 name: 对data的说明,一般在DataFrame、index互相转换时才需要。 当传入data无索引时: 当传入Series的data为ndarray(1D)或list(1D),那么传入的data缺少index ...
Pandas有三种数据结构Series、DataFrame和Panel。 Series类似于数组,DataFrame类似于表格,而Panel则可以视为Excel的多表单Sheet。 1:Series Series 是一种一维数组对象,包含了一个值序列,并且包含了数据标签,称为索引(index),通过索引来访问数组中的数据。 Series的创建 1)通过列表创建 2)通过字典创建 通过列表创建 imp...
利用Python进行数据分析(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作 一、reindex() 方法:重新索引 针对Series 的重新索引操作 重新索引指的是根据index参数重新进行排序。如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行。不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值。
这里主要演示的是,Pandas 会自动根据索引来对齐两个 Series 然后再进行数学运算 >>>s6 = pd.Series(np.array([2.71,3.14]), index=['z','y'])>>>s6 z2.71y3.14dtype: float64>>>s5 + s6 x NaN y5.85z NaN dtype: float64 DataFrame
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...