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...
DataFrame类型由公用相同索引的一组序列组成,是一个表格型的数据类型,每列值类型可以不同。DataFrame即有行索引也有列索引:Index axis = 0(默认)、Column axis = 1(默认)。 DataFrame常用于表达二维数据,但可以表达多维数据,基本操作类似于Series,依据行列索引。 1、DataFrame的创建 ① 从内存中创建 DataFrame(字典/...
例如dt.date可提取日期,dt.time则可提取时间。 需要指出,时间序列在pandas.dataframe数据结构中,当该时间序列是索引时,则可直接调用相应的属性;若该时间序列是dataframe中的一列时,则需先调用dt属性再调用接口。举例如下: 1.首先创建数据结构如下,其中初始dataframe索引是时间序列,两列数据分别为数值型和字符串型 2....
Pandas 数据结构就像是低维数据的容器。比如,DataFrame 是 Series 的容器,Series 则是标量的容器。使用这种方式,可以在容器中以字典的形式插入或删除对象。 1.1 Series Series是带标签(索引)的一维数组,可存储整数、浮点数、字符串、Python 对象等类型的数据。轴标签统称为索引。调用 pd.Series 函数即可创建 Series。
Series和DataFrame是考虑到这类的操作而构建的，而 Pandas 包含的函数和方法使得这种数据整理变得快速而...
Time-Series:以时间为索引的Series。 DataFrame:二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。 可以将DataFrame理解为Series的容器。以下的内容主要以DataFrame为主。 Panel :三维的数组,可以理解为DataFrame的容器。 回到顶部 --- 回到顶部 Series Series 是一种类似于一维数组的对象, 它由一组数据(各种num...
# 'pandas.core.panel.Panel'# Panel是Pandas中的3D数据容器# 它有3个轴(axis),分别是:# items - axis 0 , 每个item对应一个DataFrame# major_axis - axis 1,代表每个DataFrame的索引# minor_axis - axis 2, 代表每个DataFrame的列 6. 打印所有的Items轴值 ...
myts1=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5,6],'B':['10:12:05','10:12:06','10:12:07','10:12:08','10:12:09','10:12:10']}, index=pd.date_range(start='10:12:05',periods=6,freq='S')) print(myts1) myts1.info() ...
pandas教程02---Series处理时间 工具-pandas pandas库提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。其主要数据结构是DataFrame,可以将DataFrame看做内存中的二维表格,如带有列名和行标签的电子表格。许多在Excel中可用的功能都可以通过编程实现,例如创建数据透视表、基于其他列计算新列的值、绘制图形等。还可以按照列...
Out[52]: Timestamp('2010-11-12 00:00:00') 1. 2. 3. 4. 5. 要了解更多format选项,请参阅 Python 日期时间文档。 用多列组合日期时间 0.18.1 版新增。 Pandas 还可以把DataFrame里的整数或字符串列组合成Timestamp Series。 In [53]: df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016], ...