Series对象在数据分析中扮演了重要的角色,它是构建更复杂数据结构DataFrame的基石。通过对Series对象进行组合、切片和运算,我们可以轻松地进行各种数据分析操作。 6.2 数据可视化 Series对象可以直接与Matplotlib等可视化库集成,为数据可视化提供了便捷的途径。通过绘制折线图、柱状图等图表,我们可以更直观地理解数据的分布和趋势。
构建Series和DataFrame时,在pandas中定义的Index类来表示基本索引对象。我们来看两个打印,分别是索引对象所在类名输出,一个是其__doc__属性。 importpandasaspdprint(pd.Index)print(pd.Index.__doc__) 输出为: Immutablendarrayimplementinganordered,sliceableset.Thebasicobjectstoringaxislabelsforallpandasobjects.Par...
The string representation(代表) of a Series displaye interactively(交互地) show the index on the left and the value on the right.(索引显示在左边, 值在右边) Since we did not specify(指定) an index for the data, a default one consisting of the integer 0 throught N-1(where N is the l...
Last update on December 21 2024 09:27:17 (UTC/GMT +8 hours) Write a Pandas program create a series with a PeriodIndex which represents all the calendar month periods in 2029 and 2031. Also print the values for all periods in 2030. Note: PeriodIndex is an immutable ndarray holding ordinal...
Series s.loc[indexer] DataFrame df.loc[row_indexer,column_indexer] 基础知识 如在上一节介绍数据结构时提到的,使用[](即__getitem__,对于熟悉在 Python 中实现类行为的人)进行索引的主要功能是选择较低维度的切片。以下表格显示了使用[]索引pandas 对象时的返回类型值: 对象类型 选择 返回值类型 Series ser...
③ 可以通过Series的values和index属性获取其数组值和索引。 ④ Series 值的获取主要有两种方式: 1. 通过方括号+索引名的方式读取对应索引的数,有可能返回多条数据。2. 通过方括号+下标值的方式读取对应下标值的数据,下标值的取值范围为:[0,len(Series.values)],另外下标值也可以是负数,表示从右往左获取数据。
Series是一个类似于一维数组的数据结构,它能够保存任何类型的数据,比如整数、字符串、浮点数等,主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。 (1)Series的创建 参数: data:传入的数据,可以是ndarray、list等 index:索引,必须是唯一的,且与数据的长度相等。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索...
1.series:one-dimensional data。 dataframe:several dimensions。 series:contained within the other array,called the index. 2.create series:s=pd.Series([12,-4,7,9],index=['a','b','c','d'])---index默认从0开始数字。 individually see:s.values---值。s.index---索引。 select individual ...
map() 函数根据相应的输入来映射 Series 的值。用于将一个 Series 中的每个值替换为另一个值,该值可能来自一个函数、也可能来自于一个 dict 或 Series。 # create a dataframedframe = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns=list('bde'), index=['I...
而DataFrame可以简单了理解成Series构成的dict,...猜你喜欢Pandas.reset_index()和.set_index()使用 当我们进行数据清洗或者进行排序的时候,原数据的索引不在是从零开始的索引,这样就需要我们使用reset_index()记住你那个重置索引。 使用reset_index()将索引重新分配给*** 基本用法 删除原始索引:参数drop 更改...