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,...
series的type类型为:pandas.core.series.Series Series切片和索引 切片:直接传入start end (step) 即可 索引:一个的时候直接传入序号或index,多个时传入序号或index的列表。支持bool索引。 t[2:10:2]t[1]t[[2,3,5]]t[["A","B","C"]]t[t>4]t.index# 获取series的索引t.values# 获取series的值 pa...
<class 'pandas.core.series.Series'> (2)series数据是有index,和 values的,如果不指定index就会从0默认开始, import pandas as pd a = pd.Series([1,2,3]) print(a.values) print(a.index) [1 2 3] RangeIndex(start=0, stop=3, step=1) (3)指定index, 通过index引用 a1 = pd.Series([1,2...
线性的数据结构, series是一个一维数组 Pandas 会默然用0到n-1来作为series的index, 但也可以自己指定index( 可以把index理解为dict里面的key ) 1.1创造一个serise数据 import pandas as pd import numpy as np • s = pd.Series([9, 'zheng', 'beijing', 128]) • print(s) [/code] * 打印...
type(s3[['a','c']])#结果:pandas.core.series.Series 1)查一个index是,结果是value值本身 2)查多个index时,结果是pandas的series 三、DataFrame 1、DataFrame:是表格型数据结构, 1)每列可以是不同的数值类型(数值、字符串、布尔) 2)既有索行引index,也有列索引columns ...
python dataframe 根据索引定位行 dataframe根据index选取,28_Pandas通过index选择并获取行和列通过指定pandas.DataFrame和pandas.Series的index(下标),可以选择和获取行/列或元素的值。根据[]中指定的值的类型,可以获取的数据会有所不同。将描述以下内容。获取pandas.
我们接着上次分享给大家的两篇文章:Python数据分析之numpy学习(一)和Python数据分析之numpy学习(二),继续讨论使用Python中的pandas模块进行数据分。在接下来的两期pandas介绍中将学习到如下8块内容: 1、数据结构简介:DataFrame和Series 2、数据索引index 3、利用pandas查询数据 ...
Series(year_data) print(type(ser_obj2)) # <class 'pandas.core.series.Series'> print(ser_obj2) # 获取数据 print(type(ser_obj2.values)) # <class 'numpy.ndarray'> print(ser_obj2.values) # [ 17.8 20.1 16.5] # 获取索引 print(type(ser_obj2.index)) # <class 'pandas.core.indexes....
Pandas有三种主要数据结构,Series、DataFrame、Panel。 Series是带有标签的一维数组,可以保存任何数据类型(整数,字符串,浮点数,Python对象等),轴标签统称为索引(index)。 DataFrame是带有标签的二维数据结构,具有index(行标签)和columns(列标签)。如果传递index或columns,则会用于生成的DataFrame的index或columns。 Panel是...
In [13]: def f(x): print type(x), x return x ...: In [14]: pd.DataFrame(s).apply(f) <class 'pandas.core.series.Series'> a 1 b 2 c 3 Name: 0, dtype: float64 <class 'pandas.core.series.Series'> a 1 b 2 c 3 Name: 0, dtype: float64 Out[14]: 0 a 1 b 2 c...