31_Pandas.DataFrame,Series和NumPy数组ndarray相互转换 将list类型列表转换为pandas.DataFrame,pandas.Series 对于仅数据列表 如果将列表类型对象传递给每个构造函数pandas.DataFrame()和pandas.Series()的第一个参数,则会基于该列表生成pandas.DataFrame和pandas.
1.创建Series对象:类似于一维数组的对象,下面通过list来构建Series 注意:Series由数据和索引构成:索引在左边,数据在右边,索引是自动创建的 er_obj =pd.Series(range(10,20)) # print('type(ser_obj):\n',type(ser_obj)) #pandas的数据类型是:<class'pandas.core.series.Series'>print('ser_obj=\n',ser...
pandas主要有三种数据结构,Series,Dataframe,Panel。 Series 指一维数组,与numpy中的array,list相似,但array与series只可以存储相同数据类型。 (1)创建 import pandas as pd a = pd.Series([1,2,3]) print(a) print(type(a)) 0 1 1 2 2 3 dtype: int64 <class 'pandas.core.series.Series'> (2)seri...
#1、通过list创建 s1 = pd.Series([10, 20, 30, 40]) print(s1) print(type(s1)) #<class 'pandas.core.series.Series'> #2、通过字典创建 s2 = pd.Series({'a': 10,'b': 8,'c': 8,'d': 11,'e': 2,'f': 5}) print(s2) print(type(s2)) #<class 'pandas.core.series.Series'...
# 方法一：获得year列数据和索引运行结果：<class 'pandas.core.series.Series'>one 2000two 200...
packages\pandas\core\internals\construction.py", line 729, in sanitize_arrayraiseException("Data must be 1-dimensional") Exception: Data must be1-dimensional (3)通过传入字典创建 通过字典创建Series数组时,字典的key会自动被设置成Series数组的索引: ...
可以用ndarray对象的方法tolist()实现转换。import numpy as np darrayN = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],[16, 17, 18, 19, 20],[11, 22, 33, 44, 55],[26, 27, 28, 29, 25]], dtype='int8')print('darrayN ={}'.format(darrayN))listL = ndarray1.tolist()print('listL ={}...
In[10]:df.apply(lambda s:s.min(),axis=1)# 对df中的每一行Series使用.min()方法,axis=1设置对df中的行进行操作 Out[10]:010120230dtype:int64 对Series对象使用apply()方法: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[12]:type(df['a'])Out[12]:pandas.core.series.Series ...
Python最基本的数据结构是list,这也是了解pandas.Series对象的一个很好的起点。Series是根据列表创建一个新对象,一个Series对象包含两个组件:值和索引 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> revenues = pd.Series([5555, 7000, 1980]) >>> revenues 0 5555 1 7000 2 1980 dtype: int64 可...