pandas.DataFrame、pandas.Series可以使用to_dict()方法转换为字典(dict类型对象)。 对于pandas.DataFrame,参数orient可以用来指定pandas.DataFrame的行标签索引、列标签列和值如何分配给字典的键和值。 在pandas.Series 的情况下,它被转换为以标签作为键的字典。 此处解释以下内容。 pandas.DataFrame to_dict() 方法 指...
源代码如下： #!/usr/bin/env python #Filename:addressbook.py adbook={'alice':100,'bob':101,...
pandas.core.series.Series 1. 2. 3. #使用numpy创建Series s2=Series(data=np.linspace(0,10,3)) s2 1. 2. 3. 使用Index参数指定索引 s3=Series(data=np.random.randint(60,100,size=(3)), index=['语文','数学','英语']) s3 1. 2. 3. 使用name参数 s4=Series(data=np.random.randint(60,...
axis):E:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in_convert_scalar_indexer(self, key, kind)2879elif kindin['loc']and is_integer(key):2880ifnot self.holds_integer():-> 2881return self._invalid_indexer('label', key)28822883return keyE:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\...
#!/usr/bin/python #-*- coding:gbk -*- #设置源文件输出格式 import sys import getopt import ...
print(type(t1)) # <class 'pandas.core.series.Series'> # 使用字典创建Series a = {string.ascii_uppercase[i]:i for i in range(5)} # 创建Series print(pd.Series(a)) """ A 0 B 1 C 2 D 3 E 4 dtype: int64 """ print(pd.Series(a,index=list("CDEFG"))) """ C 2.0 D 3.0...
Series也可以看做是一种特殊的字典类型,可以把索引看做是一组键,然后将其一一映射到后面的一组值上,因此Series也可以用字典来生成。 importpandasaspda_dict={'AAA':23423,'BBB':43422,'CCC':3334}a_ser=pd.Series(a_dict)print(a_ser)print(a_ser['BBB'])AAA23423BBB43422CCC3334dtype:int6443422 ...
importpandasaspda=pd.Series([1])b=pd.Series([2])ifb.squeeze()/a.squeeze()==2:print('ok'...
[15 2 3 4 5] <class 'pandas.core.series.Series'> <class 'numpy.ndarray'> 可见,这里把Series的值输出后,数据类型也变成了NumPy的ndarray。 3. DataFrame基本功能介绍 首先还是建立一个DataFrame作为示例: import pandas t = pandas.DataFrame([[1,2,3,4,5], [11,12,13,14,15], [21,22,23,24...
import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(['a','b','c','d','e']) print(s) print(type(s)) 0 a 1 b 2 c 3 d 4 e dtype: object <class 'pandas.core.series.Series'> Seris中可以使用index设置索引列表。 与字典不同的是,Seris允许索引重复 In [ ] #与字典不同的是...