技術標籤：# pandas資料分析python資料分析

目錄

基本資料結構

1. 初識Series

建立一個Series

簡單訪問Series的屬性方法

2. 初識DataFrame

建立一個DataFrame

簡單訪問DataFrame的屬性方法

我是總結

基本資料結構

• Series: 具有軸標籤（包括時間序列）的一維陣列
• DataFrame: 具有軸標籤， 二維，大小可變， 異構的表格資料。可以視作Series的容器，是pandas主要的資料結構

1. 初識Series

建立一個Series

import pandas as pd
import numpy as np
s = pd.Series(np.random.randint(1,18,size=3),index=['a','b','c'],name='Random int64 Series',dtype='int64')

print(s)
 

a    17
b     7
c     6
Name: Random int64 Series, dtype: int64

簡單訪問Series的屬性方法

# dir(s) 檢視所有屬性和方法
print("索引:")
print(s.index)
print("\n取值，根據索引取值:")
print(s['b'])
print("\nvalues: ")
print(s.values)
# 平均值，注意這裡Series是random出來的，所以你執行得到的平均值可能不一樣
print("\n平均值")
print(s.mean())
 

索引:
Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

取值，根據索引取值:
7

values: 
[17  7  6]

平均值
10.0

2. 初識DataFrame

建立一個DataFrame

df = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]),
...                    columns=['a', 'b', 'c'])
print(df)

   a  b  c
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

簡單訪問DataFrame的屬性方法

# dir(df) 檢視所有屬性和方法
print("索引:")
print(df.index)
print("\n取值，根據索引取值:")
print(df['a'])
print("\nvalues: ")
print(df.values)
# 平均值，注意這裡Series是random出來的，所以你執行得到的平均值可能不一樣
print("\n平均值")
print(df.mean())

索引:
RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

取值，根據索引取值:
0    1
1    4
2    7
Name: a, dtype: int32

values: 
[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

平均值
a    4.0
b    5.0
c    6.0
dtype: float64

我是總結

• 認識了pandas兩個基本資料結構: Series和DataFrame
• 學習了Series和DataFrame的基本用法

​

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