s1 = pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'],name="列1") s2 = pd.Series([5,6,7,8],index=['a','b','c','e'],name='列2') print(s1) print(s2) output a1 b2 c3 d4 Name: 列1,dtype:int64 a5 b6 c7 e8 Name: 列2,dtype:int64 # 默认,上下合并 s3= pd.co...
pdi中有一对包装器,叫做find()和findall(),它们速度快(因为它们根据Series的大小自动选择实际的命令),而且更容易使用。 如下代码所示: 代码语言:javascript 复制 >>>importpdi>>>pdi.find(s,2)'penguin'>>>pdi.findall(s,4)Index(['cat','dog'],dtype='object') ...
pandas.Series(data, index, dtype, copy) 1.1 从numpy array创建Series 如果数据是ndarray,则传递的索引必须具有相同的长度。如果没有传递索引值,那么默认的索引将是范围(n),其中n是数组长度,即[0,1,2,3…,range(len(array))-1]。 pandas.Series(np.array([47, 66, 48, 77, 16, 91])) 从numpy arr...
Series是一列数据值,DataFrame是N列数据是,是N个Series的组合。Series和DataFrame从容器的角度,主要拓展的是索引部分,两者的分为index和values两部分,其中index是索引,有复杂的各种实现类。values仍是ndarray类型。 2. Series Series是对数组的封装,比普通数组新增index的属性。不考虑MultIndex的场景该图是准确的,考虑M...
# Series的apply不可以直接用字典做映射,会报错 gender_dict = {'女':0, '男':1} df['性别'] = df['性别'].apply(gender_dict) df 输出:报错啦!!!说明:Series的apply如果直接用字典做映射是会报错的,apply不可以直接用字典进行关系映射。(
series最大值的索引 pandas 最大值的索引 目录 简介 Pandas Data Type 为什么要关注dtype 一、astype and apply 方案一 方案二 方案三 二、统计哪一个sku在2019年卖出去的数量最多 1. 使用pivot_table 解决 2. 使用groupby 解决 我是总结 简介 在做数据分析的时候,很重要的一点是要了解数据的具体类型,避免在...
对于series而言,对于index相同的值,会自动对齐相加,对于未重叠的部分,会将他们展示并用NAN值填充(类似于数据库当中的外连接所不同的是用NAN值填充了) In [26]: s1 = pd.Series([7.3, -2.5, 3.4, 1.5], index=['a', 'c','d', 'e'])
Series是NumPy中一维数组的对应物,是DataFrame代表其列的基本构件。尽管与DataFrame相比,它的实际重要性正在减弱(你完全可以在不知道Series是什么的情况下解决很多实际问题),但如果不先学习Series和Index,可能很难理解DataFrame的工作原理。 在内部,Series将数值存储在一个普通的NumPy向量中。因此,它继承了它的优点(紧凑的...
Series:数据系列,代表一维数据,比numpy中的一维数组强大。 DataFrame:数据窗/数据框/数据表,代表二维数据,封装了数据分析常用的各种方法。 Index:索引,为Series和DataFrame提供数据索引服务。 1 Series 1.1.1 创建Series对象 方法一:通过列表的方式,index若不设置,默认为0,1,2,3 ...
上周我们关于Python中科学计算库Numpy的介绍就结束了，今天我们开始介绍一个新的常用的计算工具库，它就...