鉴于Series可根据index取得values,可通过字典来创建Series。 isnull和notnull用于检测确实数据。 布尔型索引,层次化索引(重新分级排序),重新索引(reindex(),参数:index, method, fill_value, limit, level, copy) drop(),丢弃指定轴上的项,即丢弃行或列,有个axis参数制定行(axis=0)还是列(axis=1). 利用ix对...
1 前提：加载numpy,pandas和Series,DataFrame。新生成一个Series，如图 2 使用reindex重排索引，若不存在，将会填为缺失值NAN，具体如下 3 使用fill_value对缺失值填充‘0’，操作如图 4 先生成一个series，使用method选项可以选择插值的方法，例如‘ffill’或者‘pad’表示前向填充，如图 5 我们用method选择‘bfill...
1)用一个数组创建Series对象 In [1]:importnumpy as np In [2]:importpandas as pd In [3]: data = pd.Series([0.25,0.5,0.75,1.0]) In [4]: data Out[4]: 00.25 1 0.50 2 0.75 3 1.00dtype: float64 2)通过values和index属性获取数据 #values属性返回的结果与Numpy数组类似In [5]: data.va...
pd.Series(5.0, index=["a", "b", "c", "d", "e"]) Out[12]: a 5.0 b 5....
Series可以看做表格,我们可以通过name和index.name,来为表格取名字和增加表头 z.name='数字'z.index.name='字母'print(z)字母a1.0c3.0d4.0eNaNName:数字,dtype:float64 2 DataFrame的理解 DataFrame是可以建立一个表格, 这个表格载入的文件是字典, 其中表格的表头是通过字典的key, 表格的数据是通过字典的value,...
PandasSeries.index属性用于获取或设置给定Series对象的索引标签。 用法:Series.index 参数:没有 返回:指数 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 s...
Series索引 1. index指定行索引名 示例代码: ser_obj=pd.Series(range(5),index=['a','b','c','d','e'])print(ser_obj.head()) 1. 2. 运行结果: a0b1c2d3e4dtype:int64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2. 行索引 ser_obj[‘label’], ser_obj[pos] ...
>>>s=pd.Series(np.zeros(10**6))>>>s.indexRangeIndex(start=0,stop=1000000,step=1)>>>s.index.memory_usage()# 字节数128#与Series([0.])的情况相同 现在,如果删除一个元素,索引就会隐含地变形为一个类似口令的结构,如下所示: 代码语言:javascript ...
.index/columns属性都为普通属性,它们返回的都是一个Index对象,参考Series。 .dtypes属性为property属性,给出了每列的数值类型。它返回的是一个Series。并且没有.dtype属性,这一点与Series不同。 .ftypes属性为property属性,给出了每列是否为sparse/dense的。它返回的是一个Series。并且没有.ftype属性,这一点与...
Series:基本数据结构,一维标签数组,能够保存任何数据类型 DataFrame:基本数据结构,一般为二维数组,是一组有序的列 Index:索引对象,负责管理轴标签和其他元数据(比如轴名称) groupby:分组对象,通过传入需要分组的参数实现对数据分组 Timestamp:时间戳对象,表示时间轴上的一个时刻 ...