1.3 Series 的常用操作 访问数据：通过索引或位置访问。修改数据：直接赋值。基本统计：如sum()、mean()、max()等。示例代码 2. DataFrame 2.1 概述 DataFrame是一个二维的带标签数据结构，可以看作是由多个 Series 组成的表格。它由以下部分组成：数据：多列数据，每列可以是不同的数据类型。行索引：行的标签...
Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库,可以制作数据结构和数据分析的工具 其中主要的有两种数据结构:Series和Dataframe series是一维列表或数组 # 使用列表创建 Series s = pd.Series([1, 2, 3, 4]) # 使用 …
1.创建DataFrame对象 2.DataFrame对象的简单操作 总结 前言 上一篇文章介绍了pandas库的引入以及对于excel的读写时空门,本篇文章介绍pandas的两种数据结构Series和DataFrame。 一、Series结构 Pandas series 是像数组一样的一维对象,可以存储很多类型的数据。Pandas series 和 Numpy array之间的主要区别之一是你可以为Pandas...
DataFrame和Series有很多属性与方法都是通用的,不过在此基础上还增加了一些更多的方法供我们调用。 1. 常用属性 import pandas as pd import numpy as np data = { 'one' : pd.Series([1, 2, 3], index=['a', 'b', 'c']), 'two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c...
DataFrame DataFrame 是一个二维带标签的数据结构,具有可能不同类型的列。您可以将其视为电子表格、SQL 表或 Series 对象的字典。 一般来说,它是 pandas 中最常用的对象。 与Series 类似,DataFrame 接受许多不同类型的输入: 1D ndarray、列表、字典或 Series 的字典 ...
简介: Pandas基本操作:Series和DataFrame(Python) 1. Pandas介绍 Pandas是一个基于NumPy开发的工具库,用于数据处理和分析:如合并、分组、筛选和重塑数据等。Pandas的灵活性和高效性使其成为数据科学家、分析师和数据工程师的重要工具之一。 Series和DataFrame是Pandas的两种基本的数据类型,Series是一维的数据类型(可以理解...
类似于numpy的多维数组与一维数组之间的运算,pandas的dataframe与series之间的运算也是类似的。 In [148]: arr = np.arange(12.).reshape((3, 4)) In [149]: arr Out[149]: array([[ 0.,1., 2., 3.], [4., 5., 6., 7.], [8., 9., 10., 11.]]) ...
利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍 一、pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析。它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法。 pandas 有两个主要的数据结构:Series和DataFrame。
Seriesfrom pandas import DataFramename=Series(['张三','李四','王五'])sex=Series(['男','女','男'])age=Series([18,19,17])df=DataFrame({'姓名':name,'性别':sex,'年龄':age}) # 建立DataFrame，变量名为dfname1=Series(['孙六','候七'])sex1=Series(['男','女'])age1=Series([19...
1、Series Pandas中有两种基本的数据结构,分别是Series和DataFrame,即数列和数据框,当然,Python中所涉及到的其它数据类型在Pandas库中也是适用的。只不过这两种数据结构让对数据的分析和操作变得更简单。 (1)创建Series Series可以说是相当于一个序列,跟之前学到的列表数据类型相似,比如说有一系列元素,每一个元素都...