series.head(n):返回前n行数据。 series.tail(n):返回后n行数据。 series.isnull():返回布尔 Series,标记缺失值。 series . notnull() :返回布尔 Series,标记非缺失值。 series.fillna(value):填充缺失值。 series.dropna():删除缺失值。 series.unique():返回唯一值数组。 series.value_counts():返回每个...
In [1]: from pandas import Series, DataFrame In [2]: import pandas as pd 下面我们将详细介绍Series、DataFrame这俩个部分 一、Series Series是一个一维的类似的数组对象,包含一个数组的数据(任何NumPy的数据类型)和一个与数组关联的数据标签,被叫做 索引 。最简单的Series是由一个数组的数据构成: 代码语...
一、Pandas pandas的数据元素包括以下几种类型: 类型 说明 object 字符串或混合类型 int 整型 float 浮点型 datetime 时间类型 bool 布尔型 二、Series与DataFrame区别: Series是带索引的一维数组 Series对象的两个重要属性是:ind
dtype属性返回 Series 中元素的数据类型。 print(series.dtype) 1. 输出: int64 1. 2.4name name属性返回或设置 Series 的名称。 = 'My Series' print() 1. 2. 输出: My Series 1. 2.5shape shape属性返回 Series 的形状,对于一维数组,它是一个元组 (n,),其中 n 是元素的数量。 print(series.shape)...
DataFrame 是一个二维带标签的数据结构,具有可能不同类型的列。您可以将其视为电子表格、SQL 表或 Series 对象的字典。 一般来说,它是 pandas 中最常用的对象。 与Series 类似,DataFrame 接受许多不同类型的输入: 1D ndarray、列表、字典或 Series 的字典 ...
DataFrame是Pandas中最常用的数据结构,类似于电子表格或数据库表格。它是一个二维标记数据结构,由多个Series对象组成,具有行索引和列索引。 特点: 二维表格结构,支持行和列标签。 每一列可以存储不同类型的数据(如整数、浮点数、字符串等)。 支持复杂的索引操作和数据筛选。
前言pandas中包含的数据结构共有三种: 1、Series 2、DataFrame 3、Time-series 其中Series和DataFrame是两种常见的数据结构,Time-series为时间序列,这里暂且不去详细讲解。 一、Series Series是一维数组,与Numpy中的一维arr
应用场景：科学计算中NumPy数组与Pandas DataFrame的转换。3.4 从Series字典创建DataFrame python# 从Series字典创建DataFrames1 = pd.Series(['Alice', 'Bob', 'Charlie'])s2 = pd.Series([25, 30, 35])s3 = pd.Series(['New York', 'Paris', 'London'])df_series = pd.DataFrame({'Name': s1, '...
pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的强大库，其核心数据结构是 Series 和 DataFrame。这两种数据结构为处理结构化数据提供了高效且灵活的工具。1. Series 1.1 概述 Series是一个一维的带标签数组，可以存储任何数据类型（整数、字符串、浮点数、Python 对象等）。它由两部分组成：数据：实际存储的值。索引：与...
Pandas绘图之Series和Dataframe 一、Series绘图 0x1生成数据并画图 首先生成一个series数据: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series import matplotlib.pyplot as plt s1 = Series(np.random.randn(10)).cumsum() 123456