In [1]: from pandas import Series, DataFrame In [2]: import pandas as pd 下面我们将详细介绍Series、DataFrame这俩个部分 一、Series Series是一个一维的类似的数组对象,包含一个数组的数据(任何NumPy的数据类型)和一个与数组关联的数据标签,被叫做 索引 。最简单的Series是由一个数组的数据构成: 代码语...
一、Pandas pandas的数据元素包括以下几种类型: 类型 说明 object 字符串或混合类型 int 整型 float 浮点型 datetime 时间类型 bool 布尔型 二、Series与DataFrame区别: Series是带索引的一维数组 Series对象的两个重要属性是:ind
二、DataFrame DataFrame类型由公用相同索引的一组序列组成,是一个表格型的数据类型,每列值类型可以不同。DataFrame即有行索引也有列索引:Index axis = 0(默认)、Column axis = 1(默认)。 DataFrame常用于表达二维数据,但可以表达多维数据,基本操作类似于Series,依据行列索引。 1、DataFrame的创建 ① 从内存中创建 ...
shape属性返回 DataFrame 的形状,形式为 (行数, 列数)。 print(df.shape) 1. 输出: (3, 3) 1. 3.5size size属性返回 DataFrame 中元素的总数。 print(df.size) 1. 输出: 9 1. 3.6values values属性返回 DataFrame 的值作为 NumPy 数组。 print(df.values) 1. 输出: [['Alice' '25' 'New York'...
在Python的pandas库中,Series是一种数据结构,你可以将它想象成一个带有索引的一维数组。每个索引都与数组中的一个数据值相关联。Series的索引可以是任何数据类型,包括整数和字符串。 Series的索引在左边,值在右边。从0到数据长度-1是默认索引,用户也可以自定义该索引。通过values和index属性可以得到Series的数据和索引...
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 …
pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的强大库，其核心数据结构是 Series 和 DataFrame。这两种数据结构为处理结构化数据提供了高效且灵活的工具。1. Series 1.1 概述 Series是一个一维的带标签数组，可以存储任何数据类型（整数、字符串、浮点数、Python 对象等）。它由两部分组成：数据：实际存储的值。索引：与...
Pandas是Python中用于数据分析和处理的强大库，其核心数据结构包括Series和DataFrame。这两种结构为高效的数据操作提供了便利。Series：一维标记数组 Series可以被看作是一维的数组，它可以存储任意类型的数据（如整数、浮点数、字符串等），并且每个元素都有一个关联的标签，称为索引。这使得我们可以方便地通过索引来访问...
DataFrame和Series是pandas中最常见的2种数据结构。DataFrame可以理解为Excel中的一张表,Series可以理解为一张Excel表的一行或一列数据。 一、Series Series可以理解为一维数组,它和一维数组的区别,在于Series具有索引。 1. 创建Series 默认索引 1 2 3 4
使用Python的pandas库，可以轻松地创建一个新的数据帧。以下是一个示例：```python data = pd.DataFrame(columns=['Item', 'NUMBER', 'Name', 'Describe'])```这将创建一个新的空数据帧，其列索引为'Item', 'NUMBER', 'Name', 和 'Describe'。默认情况下，数据帧的行索引将从0开始，一直增长到所需的...