如果使用 pandas 做数据分析,那么DataFrame一定是被使用得最多的类型,它可以用来保存和处理异质的二维数据。 这里所谓的“异质”是指DataFrame中每个列的数据类型不需要相同,这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。 DataFrame提供了极为丰富的属性和方法,帮助我们实现对
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...
是主要的pandas数据结构。 参数: data:结构化或同质的ndarray,可迭代对象,字典或DataFrame 如果data是字典,则按插入顺序排序。 如果字典包含定义了索引的Series,则根据索引进行对齐。如果data本身就是Series或DataFrame,则也会进行对齐。 如果data是字典列表,则按插入顺序排序。 index:索引或类似数组 用于生成结果帧的...
DataFrame对象也具有两种视角:具有显式行列索引的二维数组和由列索引映射到Series对象的字典,因DataFrame对象的取值方式也有两种. 下面就将来一一介绍 1.Series对象数据选取方法 就像前面所说的,Series对象可以视为一维数组或者字典,因此我们需要牢牢记住这两个类比.这样有助于我们更好的理解Series对象数据选取的方法 将Ser...
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'列1': [1, 2, 3], '列2': [4, 5, 6]})选取数据：使用列名或列的索引可以选取数据。例如，选取列1的所有数据：df['列1']数据排序：使用sort_values()方法可以对数据进行排序。例如，按列1升序排序：df.sort_values('列1')数据筛选：使用布尔索引可以...
1 DataFrame简介 我们在上次课中讲到了Pandas的Series结构,还没看的点这里 ailsa:python数据分析:Pandas之Series76 赞同 · 3 评论文章 DataFrame是一个[表格型]的数据结构,DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成.设计,初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。其实DataFrame就是由多个Series组成的,因此可以说DataF...
Pandas可以将读取到的表格型数据转换为DataFrame数据,然后通过操作DataFrame进行数据分析、数据预处理及行列操作。 我们以CSV文件为例讨论一下Pandas是如何处理文件的,其他类型文件的操作也是类似的。 假设数据源为Salaries.csv,下面先利用Pandas的read_csv()方法读取数据。
一、创建DataFrame 1df=pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3))2my_col=dict(zip(range(3),['A','B','C']))3df.rename(columns=my_col,inplace=True)4print(df)5print(type(df))67结果为:8A B C9012310145611278912<class'pandas.core.frame.DataFrame'> ...