dtype: int64 普通索引 跟数组一样,Series对象也可以进行索引和切片操作,不同的是Series对象因为内部维护了一个保存索引的数组,所以除了可以使用整数索引检索数据外,还可以通过自己设置的标签获取对应的数据。 使用整数索引。 代码: ser1[2] 输出: 260 提示:如果要使用负向索引,必须在创建Series对象时通过index属性指...
dtype: bool import pandas as pd obj2 = pd.Series([4,7,-5,3],index = ['d','b','a',...
Pandas 是 Wes McKinney 在2008年开发的一个强大的分析结构化数据的工具集。Pandas 以 NumPy 为基础(实现数据存储和运算) 提供了专门用于数据分析的类型、方法和函数,对数据分析和数据挖掘提供了很好的支持; 同时 pandas 还可以跟数据可视化工具 matplotli
import pandas as pd s = pd.Series([1,2,3,4,5],index = ['a','b','c','d','e']) print(s[-3:]) 输出结果: c 3 d 4 e 5 dtype: int64 2) 索引标签访问 Series 类似于固定大小的 dict,把 index 中的索引标签当做 key,而把 Series 序列中的元素值当做 value,然后通过 index 索引标...
Python-Pandas库-数据结构Series用法总结 一、Pandas数据结构之Series: 类似于表格中的一个列(column),类似于一维数组,语法: pd.Series(data,index,dtype,name,copy) 二、创建Series对象 点击查看代码 s = pd.Series(data=np.random.randn(5),index=['a','b','c','d','e'],dtype='float64',name='...
importpandasaspd s=pd.Series(np.random.rand(5)) print(s) print('———') print(s[0],type(s[0]),s[0].dtype) print(float(s[0]),type(float(s[0]))) #print(s[-1]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. –> 输出的
一、Pandas数据结构之Series: 类似于表格中的一个列(column),类似于一维数组,语法: pd.Series(data,index,dtype,name,copy) 1. 二、创建Series对象 点击查看代码 s = pd.Series(data=np.random.randn(5),index=['a','b','c','d','e'],dtype='float64',name='这是一个Series') ...
# 使用 astype 转换 series 数据类型的 Python 程序# importing pandas moduleimport pandas as pd# 从 url 读取 csv 文件data = pd.read_csv("nba.csv")# 删除空值列以避免错误data.dropna(inplace = True)# 在转换之前存储 dtypebefore = data.dtypes# 使用 astype 转换 dtypesdata["Salary"]= data["...
# 使用 astype 转换 series 数据类型的 Python 程序# importing pandas moduleimport pandas as pd# 从 url 读取 csv 文件data = pd.read_csv("nba.csv")# 删除空值列以避免错误data.dropna(inplace = True)# 在转换之前存储 dtypebefore = data.dtypes# 使用 astype 转换 dtypesdata["Salary"]= data["...
In [2]: a = pd.Series([1,2,3,4,'.']) In [3]: a Out[3]: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 . dtype: object In [8]: a.astype('float64', raise_on_error = False) Out[8]: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 . dtype: object 我本来希望有一个选项允许转换,同时将错误值(例如 . )转换为 ...