3. Series 和 DataFrame 的区别 4. 综合示例 以下是一个结合 Series 和 DataFrame 的综合示例。输出 5. 总结 Series是一维数据结构，适合存储单列数据。DataFrame是二维数据结构，适合存储多列数据。pandas提供了丰富的 API，可以方便地对 Series 和 DataFrame 进行操作和分析。#图文创作激励计划#通过掌握 Series 和 DataFrame，你可以高效地处理和...
# 安装pandas pip install pandas # 导入库 import pandas as pd import numpy as np 三、创建DataFrame 1. 从字典创建 # 创建一个简单的销售数据 data = { '商品': ['手机', '电脑', '平板', '耳机'], '价格': [5999, 8999, 3999, 999], '销量': [100, 50, 80, 200] } df = pd.DataF...
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...
#通过merge函数合并数据,当然,也可以调用DataFrame对象的merge方法来达到同样的效果 #pandas.merge()函数的参数说明: #left:左表 #right:右表 #how:连接类型,默认为inner #on:连接条件,默认为None,表示连接条件为左表和右表的索引列相同 #left_on:左表连接条件,默认为None #right_on:右表连接条件,默认为None...
1 pandas介绍和DataFrame使用 33:39 2.案例_电影数据分析2.ev4 19:42 2.索引操作.ev4 13:09 3 今日总结 10:48 4 昨日复习 20:27 5 索引操作 13:09 6 赋值和排序 11:05 7 算术运算和逻辑运算 12:46 8 统计运算 13:38 9 自定义函数运算 04:24 10 pandas画图 03:43 11 csv文件读取和存储 08:...
df1 = pandas.read_excel('file/2020年销售数据.xlsx') print(df1.head()) # 统计每个销售区域的销售总额 #1、先通过“售价”和“销售数量”计算出销售额,为DataFrame添加一个列 df1['销售额'] = df1['售价'] * df1['销售数量'] # print(df1.head()) ''' 销售日期 销售区域 销售渠道 销售订单 品...
其中,dataFrame1等表示要合并的DataFrame数据集合;ignore_index=True表示合并之后的重新建立索引。其返回值也是DataFrame类型。 concat()函数和append()函数的功能非常相似。 例: import pandas #导入pandas模块 from pandas import read_excel #导入read_execel ...
我们可以计算两个DataFrame的加和,pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐,如果对不上的数据会被置为Nan(not a number)。 首先我们来创建两个DataFrame: import 1. 得到的结果和我们设想的一致,其实只是通过numpy数组创建DataFrame,然后指定index和columns而已,这应该算是很基础的用法了。
DataFrame 一个表格型的数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。 DataFrame 的每一行数据都可以看成一个 Series 结构,只不过,DataFrame 为这些行中每个数据值增加了一个...
在pandas模块中，DataFrame是一个二维标签化数据结构，可以存储不同类型的数据，并具有行和列的标签。你可以通过多种方式创建DataFrame，如从现有数据、字典或CSV文件等。下面示例演示从字典中创建一个DataFrame类型。示例代码：import pandas as pd # 从字典创建DataFrame data = {'name': ['Alice', 'Bob', ...