可以用一个数组来创建Series对象: import pandas as pd data=pd.Series([1,2,3,4,5]) data 1. 2. 3. 从上面的结果中,不难发现Series对象将一组对象和一组索引绑定在一起,我们可以通过values属性和index属性来获取数据。values属性返回的结果与Numpy数组类似;index属性返回的结果是一个类型为pd.I
Joolin20.0JJNaNJay46.0dtype:float64 对于许多应用而言,Series有一个重要的功能:在算术运算中,它可以自动对齐不同索引的数据。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sdata={'Joolin':20,'Jay':46}states=['Joolin','DT','Jay']obj1=pd.Series(sdata)obj2=pd.Series(sdata,index=states...
#Series类型的内部结构包含了两个数组,其中一个用来保存数据,另一个用来保存数据的索引。我们可以通过列表或数组创建Series对象import numpy import pandas #说明:Series构造器中的data参数表示数据,index参数表示数据的索引,相当于数据对应的标签。 ser1 = pandas.Series(data=[120, 380, 250, 360], index=['一季...
values 根据dtype返回Series作为ndarray或类似ndarray的对象。 empty 如果Series为空,则返回True。 方法 方法名说明 abs() 返回每个元素的绝对值的Series / DataFrame。 add(other[, level, fill_value, axis]) 按元素方式返回系列和其他的加法结果(二进制操作符add)。 add_prefix(prefix[, axis]) 使用字符串前缀...
python中count()、values_counts()、size()函数的区别 littleorange 2 人赞同了该文章 size()是numpy模块中才有的函数,也可以作为数组的属性 value_counts()函数是属于pandas模块的,返回的结果是一个Series数组 count()计算list中某元素的次数或字符串中某字符的次数...
pd.concat([sr1, sr2, sr3,...], axis=1) 多个Series组合成多行多列,结果是一个DataFrame,索引取并集,没有交集的位置填入缺省值NaN df1.combine_first(df2) 用df2的数据补充df1的缺省值NaN,如果df2有更多行,也一并补上 df.stack() 列旋转成行,也就是列名变为索引名,原索引变成多层索引,结果是具有多层...
默认按索引取值升序排列,排序后产生一个新Series对象,原对象不发生改变。 e.索引是否存在 使用in判断元素是否存在,实质是判断某索引是否存在。 'a'inser3Out[110]:True11inser3Out[111]:False (2)值 a.值的查看 通过Series对象的values属性查看值,返回一个数组对象。
作用:返回一个包含值和该值出现次数的Series对象,次序按照出现的频率由高到低排序. 参数: normalize : 布尔值,默认为False,如果是True的话,就会包含该值出现次数的频率. sort : 布尔值,默认为True.排序控制. ascending : 布尔值,默认为False,以升序排序 bins : integer, optional Rather than count values, ...
df.isin(values=) #数据框中数据是否存在于values中,返回的是DataFrame类型 (4)数据清洗 数据清洗主要是一些重复值、缺失值和索引名称等问题的处理。 df.duplicated(subset=["col"],keep=first) #各行是否是重复行,返回Series,keep参数为first,last,False,first意思是第一次出现的重复值保留。
Pandas是基于Numpy构建的数据分析库,但它比Numpy有更高级的数据结构和分析工具,如Series类型、DataFrame类型等。将数据源重组为DataFrame数据结构后,可以利用Pandas提供的多种分析方法和工具完成数据处理和分析任务。第一列是数据的索引,第二列是数据 2.1Pandas数据结构之Series...