Pandas是Python中用于数据处理和分析的库,Series是其核心数据结构之一。与Numpy Array类似,Pandas Series是一维数组,但提供了更多用于数据操作的函数和方法。Series可以包含任何类型的对象,如整数、浮点数、字符串等。此外,Series还具有索引功能,可以轻松地对数据进行切片、过滤和排序。示例: import pandas as pd my_ser...
一、初识Series Series就是一维数组,从结构上特别像列表,默认的Series是从0到N进行编号的,这个特性和列表很像 将其他任意的对象转化为Series的方法就是pd.Series(转化对象) Series与列表此时几乎一样,只不过打印列表的时候是横排显示,Series是竖排显示,并且显示出了索引。那我们接下来分析一下Series的相同与不同。 ...
一、Series简介 Series是一种一维的数据结构对象(容器),就好比Python内置数据结构的列表。但是同的是,它显式的有一个称为索引(index)的结构,也就是说Series 是带索引的一维数组。其结构有两部分,索引和值: (1)索引(Index) 索引是Series中每个元素的标签,可以是数字、字符串或者任何可哈希的对象。 索引在Series...
#Series类型的内部结构包含了两个数组,其中一个用来保存数据,另一个用来保存数据的索引。我们可以通过列表或数组创建Series对象import numpy import pandas #说明:Series构造器中的data参数表示数据,index参数表示数据的索引,相当于数据对应的标签。 ser1 = pandas.Series(data=[120, 380, 250, 360], index=['一季...
Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近,其区别是:List中的元素可以是不同的数据类型,而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效率。 Time- Series:以时间为索引的Series。
Series([1,2,3,4],index = ["a","b","c","d"]) print(s) 4.1 位置索引 # 位置索引 print(s[0]) print(s[-1]) print(s[2]) result: 1 4 3 此处的位置索引类似python中的list列表,不仅能够正向索引[从0开始]而且还能够反向索引[从-1开始反向索引]。 4.2 名称索引 # index名称索引 #获取...
s4=Series(data=np.random.randint(60,100,size=(3)), index=['语文','数学','英语'],name='分数') s4 1. 2. 3. 1.2 由字典创建 不能再使用index,但是依然存在默认索引(即0,1,2,3…) 。 dic={ 'python':99, 'java':80, 'C++':70 ...
Pandas的全称是Python Data Analysis Library,是一种基于Numpy的科学计算工具。它最大的特点就是可以像是操作数据库当中的表一样操作结构化的数据,所以它支持许多复杂和高级的操作,可以认为是Numpy的加强版。它可以很方便地从一个csv或者是excel表格当中构建出完整的数据,并支持许多表级别的批量数据计算接口。
from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd 1. 2. Pandas 中的数据结构 Series: 一维数组,类似于 Python 中的基本数据结构 list,区别是 Series 只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效率。就像数据库中的列数据;
Series([], dtype: float64) 使用输入创建系列: 我们可以使用各种输入来创建系列: Array 辞典 标量值 从数组创建序列: 在创建系列之前, 首先, 我们必须导入numpy模块, 然后在程序中使用array()函数。如果数据是ndarray, 则传递的索引必须具有相同的长度。