一、DataSeries函数介绍 DataSeries函数用于在指定区域内创建数据系列。 1.1语法 Range.DataSeries(Rowcol、Type、Date、Step、Stop、Trend) 1.2参数 名称可选/必选类型说明 Rowcol 可选 Variant 可以是 xlRows 或 xlColumns 常量,分别表示按行或列输入数据系列。 如果省略本参数,则使用区域的大小和形状 Type 可选...
Series 是一种类似于一维数组的数据结构,是由一组数据及与之对应的标签(即索引)构成的。 创建Series的语法非常简单 pd.Series(data, index = index) 在上述构造方法的参数中,data就是数据源,其类型可以是一系列的整数、字符串,也可是浮点数或某类Python对象。 默认索引就是数据的标签(label),代码如下所示 impor...
#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...
s=pd.Series()print(s)#Series([], dtype: float64) 传入一个列表 data=['a','b','c','d'] res=pd.Series(data)print(res)'''结果 0 a 1 b 2 c 3 d 这里没有传递任何索引,因此默认情况下,它分配了从0到len(data)-1的索引,即:0到3''' 传一个字典 data = {'a': 0,'b': 1,'c...
stack():使DataFrame--->Series unstack():使Series--->DataFrame AI检测代码解析 data = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4],'b':[4,5,6,7]},index=['z','x','c','v']) print(data) a b z 1 4 x 2 5 c 3 6 v 4 7 a = data.stack() print(a) z a 1 b 4 x a 2 b ...
1) 创建一个空Series对象 import pandas as pd #输出数据为空 s = pd.Series() print(s) 输出结果如下: Series([], dtype: float64) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2) ndarray创建Series对象 ndarray 是 NumPy 中的数组类型,当 data 是 ndarry 时,传递的索引必须具有与数组相同的长度。假如没有给 in...
Series:一维标记数组 >>> s = pd.Series([3,-5,7,4], index = ['a','b','c','d'])a3b-5c7d4 Data Frame:二维标记数据结构 >>> data = {'Country':['Belgium','India','Brazil'],'Capital':['Brussels','New Delhi','Brasilia'],'Population':['111907','1303021','208476']}>>> ...
利用Python进行数据分析(7) pandas Series和DataFrame简单介绍 一、pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个Python数据分析包,主要目的是为了数据分析。它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法。pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame。
'data1':np.random.randn(5),'data2':np.random.randn(5)}) df Python 复制代码 9 1 2 gg=df.groupby(df['key1']) gg 【例1】采用函数df.groupby(col),返回一个按列进行分组的groupby对象。程序代码如下: 关键技术:变量gg是一个GroupBy对象。它实际上还没有进行任何计算,只是含有一些有关分组...
创建dataframe 创建dataframe的方法有很多种，其中最简单的方法是使用pandas的DataFrame构造函数。可以通过传递一个字典或一个二维数组来创建dataframe。例如：import pandas as pd # 使用字典创建dataframe data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(dat...