Series 是一个能够容纳任何数据类型(整数、字符串、浮点数、Python 对象等)的一维标记数组。轴标签总称...
创建好Series对象后,可通过values 属性获取具体值,类型为一维ndarray;可通过index属性获取相应索引,类型为Index; (2)Index对象介绍 Pandas 的 Index 对象可以看作是一个不可变数组,Index 对象中可以包含重复值。可直接通过Pandas中的Index类创建Index对象,也可以通过Series或DataFrame中的 index属性获取对应的Index对象。I...
一、Series 1.创建 (1)方法一 class pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False,fastpath=False) 参数: data:它可以是一个字典、array-like、标量。表示Se
范例1:采用Series.index属性以设置给定Series对象的索引标签。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the Seriessr = pd.Series(['New York','Chicago','Toronto','Lisbon'])# Print the seriesprint(sr) 输出: 现在我们将使用Series.index属性,用于设置给定对象的索引标签。 # Creating the row ...
Pandas set_index&reset_index Pandas模块是Python用于数据导入及整理的模块,对数据挖掘前期数据的处理工作十分有用,因此这些基础的东西还是要好好的学学。Pandas模块的数据结构主要有两:1、Series ;2、DataFrame 先了解一下Series结构。 a.创建 a.1、pd.Series([list],index=[list])//以list为参数,参数为一list...
#将一个Series指定为索引 #s = pd.Series([i for i in range(100)]) # df.set_index(s) # df.set_index([s,'name']) #同时指定索引和现有字段 #df.set_index([s,s**2]) #计算索引 #df.set_index('name',drop = False) #保留原列 ...
Series本质上是一个ndarray,通过ndarray创建Series对象,如代码清单6-1所示。 代码清单6-1 通过ndarray创建Series importpandasaspd importnumpyasnp print('通过ndarray创建的Series为:n', pd.Series(np.arange(5), index = ['a','b','c','d','e'], name ='ndarray')) ...
1.Series的基本属性和方法 shape 形状 size 长度 index 索引 values 值 name 名字 # 导包 import pandas as pd s = pd.Series({ "语文":100, "数学":150, "英语":110, "Python":130, "Pandas":150, "NumPy":150 },name="考试成绩")
pd.Series.get(self, key, default=None) 获取数组中key对应的值(例如:DataFrame的column),如果未找到,则返回默认值 索引与切片:当给定index时,既可以通过给定的index索引,又可以通过默认的index索引;可以通过自定义索引列表进行切片 import pandas as pd ...
多级索引(也称层次化索引)是pandas的重要功能,可以在Series、DataFrame对象上拥有2个以及2个以上的索引。实质上,单级索引对应Index对象,多级索引对应MultiIndex对象。一、Series对象的多级索引多级索引Series对象的创建 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 import pandas as pd import numpy as np se1=pd.Series(np....