在这6个类中,Series、DataFrame和Index是使用频率最高的类。 01 Series Series由一组数据以及一组与之对应的数据标签(即索引)组成。Series对象可以视作一个NumPy的ndarray,因此许多NumPy库函数可以作用于Series。 1. 创建Series 创建Series对象的函数是Series,它的主要参数是data和index,其基本语法格式如下。 代码语言...
'col2':pd.Series([2,3],index=[2,3])}pd.DataFrame(data=d,index=[0,1,2,3])col1col200...
30,20] } df = pd.DataFrame(d,index=list("ABC")) df其他创建 DataFrame 的方式df = pd.DataFr...
也可以把数据赋值给Series,只是Series没有列名称,只有总的名称 DataFrame本质上是多个Series粘在一起 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pd.Series([30,40,50],index=['2018销量','2019销量','2020销量'], name='博客访问量') 2018销量30 2019销量40 2020销量50 Name: 博客访问量, dtype...
参数index 表示新建Sereis的索引,默认值是None,表示新建Sereis的索引就是原索引。 >>> idx = pd.Index(['Ant','Bear','Cow'], name='animal')>>>idx.to_series() animal Ant Ant Bear Bear Cow Cow Name: animal, dtype: object 4,把索引转换成DataFrame ...
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。
df7.to_csv('D:/jsp/dataframe/CLV.csv') 其中df4因为使用了group by从dataframe变成了series,因为series没有append函数,然后用了一个简单的转换又转成了dataframe。另外一段代码里是不能用merge(),也得转换。 首先定义dictionary,df5={'name1':df4.index,'name2':df4.values} ...
DataFrame 构造方法如下: pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。
Series对象有一个to_frame方法,可以直接将Series转换为DataFrame。 python import pandas as pd # 创建一个Series对象 s = pd.Series([1, 2, 3, 4]) # 使用to_frame方法将Series转换为DataFrame df = s.to_frame() print(df) 方法3:使用reset_index方法 如果你想要将Series的索引转换为DataFrame的列,可...
pd.read_csv('data/movie.csv',index_col='movie_title') 输出结果 4916 rows × 27 columns 通过reset_index()方法可以重置索引 movie2.reset_index() 输出结果 4916 rows × 28 columns 2 DataFrame修改行名和列名 DataFrame创建之后,可以通过rename()方法对原有的行索引名和列名进行修改 ...