11.1-Pandas中Series创建1 16:45 11.2-Pandas中Series创建2 10:55 11.3-Pandas中Series其他参数介绍 15:38 11.4-Pandas中Series索引和切片 14:34 11.5-Pandas中Series基本方法 11:57 12.1-Pandas中DataFrame使用列表嵌套创建 08:23 12.2-Pandas中DataFrame参数dtype 02:21 12.3-Pandas中DataFrame使用列表嵌...
DataFrame，Series 方法/步骤 1 加载numpy和pandas，pandas中的DataFrame,Series。列表生成DataFrame。df=DataFrame([21,35,26,19,30],columns=['Age'],index=list('abcde'))表示用列表[21,35,26,19,30]生成一个DataFrame命名为df，df的列名为'Age'，df的索引为'abcde&#...
记得我们前面提到过,我们可以把 dataframe 看作是一个 series 的字典,所以在按照列名抽取列的时候,我们就会得到一个 series,类似于在字典中根据key取得value。 我们可以方便地对一个列中的数据进行过滤,例如: # Creating a series of booleans based on a conditional df.rain_octsep < 1000 上面的代码将会返回...
DataFrame.iterrows() 通过使用iterrows()方法,可以获得每一行的数据(pandas.Series类型)和行名和元组(索引,系列)。 pandas.Series可以通过指定列名等来检索列的值。 forindex, row in df.iterrows():print(type(index))print(index)print('~~~')print(type(row))print(row)print('---')print(row['point']...
二、直接用列名索引 取一列:data['col1'] ,即取得第一列,得到的是一个Series对象。 取多列:data[['col1','col2']] ,即取得第一列、第二列,得到的是一个DataFrame对象。 注意:用data['row1'] 、data[0]、data[:,0]、data[0,:]、data[:,'col1':'col2'] 统统都会报错的,这类命令只能用来...
二、直接用列名索引 取一列:data['col1'],即取得第一列,得到的是一个Series对象。 取多列:data[['col1','col2']],即取得第一列、第二列,得到的是一个DataFrame对象。 注意:用data['row1'] 、data[0]、data[:,0]、data[0,:]、data[:,'col1':'col2'] 统统都会报错的,这类命令只能用来按列...
二、直接用列名索引 取一列:data['col1'] ,即取得第一列,得到的是一个Series对象。 取多列:data[['col1','col2']] ,即取得第一列、第二列,得到的是一个DataFrame对象。 注意:用data['row1'] 、data[0]、data[:,0]、data[0,:]、data[:,'col1':'col2'] 统统都会报错的,这类命令只能用来...
series: dataframe 中的一行/列 df.set_index('column name') df['index的值'] #就可以取得对应的行 age = df['Age'] age * 5 age.min() age.max() age.mean() df.describe() #整个dataframe中的数值列各种统计信息 8个 二、Pandas索引与groupby操作 ...
一、Series 结构 也称Series 序列,是 Pandas 常用的数据结构之一,它是一种类似于一维数组的结构,由一组数据值(value)和一组标签组成,其中标签与数据值之间是一一对应的关系。 Series 可以保存任何数据类型,比如整数、字符串、浮点数、Python 对象等,它的标签默认为整数,从 0 开始依次递增。Series 的结构图,如下所...
Pandas中最主要的两个数据结构是Series和DataFrame。 Series和一维数组很相似,它是由NumPy的各种数据类型来组成的,同时还包含了和这组数据相关的index。 我们来看一个Series的例子: In [3]: pd.Series([1, 3, 5, 6, 8]) Out[3]: 0 1 1 3