pandas基礎: Series和DataFrame的簡單介紹
阿新 • • 發佈:2018-01-29
維數 索引 一維數組 找不到 數組 nbsp 單獨 dex 默認
pandas 是基於 NumPy 的一個 Python 數據分析包,主要目的是為了數據分析。它提供了大量高級的數據結構和對數據處理的方法。 pandas 有兩個主要的數據結構:Series 和 DataFrame。 二、Series Series 是一個一維數組對象 ,類似於 NumPy 的一維 array。它除了包含一組數據還包含一組索引,所以可以把它理解為一組帶索引的數組。 將 Python 數組轉換成 Series 對象:
將 Python 字典轉換成 Series 對象:
當沒有顯示指定索引的時候,Series 自動以 0 開始,步長為 1 為數據創建索引。
你也可以通過 index 參數顯示指定索引:
對於 Series 對象裏的單個數據來說,和普通數組一樣,根據索引獲取對應的數據或重新賦值;
不過你還可以傳入一個索引的數組來獲取數據或未數據重新賦值:
想要單獨獲取 Series 對象的索引或者數組內容的時候,可以使用 index 和 values 屬性,例如:
對 Series 對象的運算(索引不變):
三、DataFrame
DataFrame 是一個表格型的數據結構。它提供有序的列和不同類型的列值。 例如將一個由 NumPy 數組組成的字典轉換成 DataFrame 對象: DataFrame 默認根據列名首字母順序進行排序,想要指定列的順序?傳入一個列名的字典即可: 如果傳入的列名找不到,它不會報錯,而是產生一列 NA 值: DataFrame 不僅可以以字典索引的方式獲取數據,還可以以屬性的方法獲取,例如:
修改列的值:
刪除某一列:
一、pandas 是什麽
pandas 是基於 NumPy 的一個 Python 數據分析包,主要目的是為了數據分析。它提供了大量高級的數據結構和對數據處理的方法。 pandas 有兩個主要的數據結構:Series 和 DataFrame。 二、Series Series 是一個一維數組對象 ,類似於 NumPy 的一維 array。它除了包含一組數據還包含一組索引,所以可以把它理解為一組帶索引的數組。 將 Python 數組轉換成 Series 對象:
DataFrame 是一個表格型的數據結構。它提供有序的列和不同類型的列值。 例如將一個由 NumPy 數組組成的字典轉換成 DataFrame 對象: DataFrame 默認根據列名首字母順序進行排序,想要指定列的順序?傳入一個列名的字典即可: 如果傳入的列名找不到,它不會報錯,而是產生一列 NA 值: DataFrame 不僅可以以字典索引的方式獲取數據,還可以以屬性的方法獲取,例如:
pandas基礎: Series和DataFrame的簡單介紹