pandas Series
從實際意義上說pandas的DataFrame結構是一個矩陣,但是他又不是矩陣,
DataFrame 和Series,Series其實是DataFrame的一列資料,多個Series組成了一個DateFrame結構;
通過Series可以給一列中的某一個值指定一個索引:
如:
series_custom= Series(price.value,index=house_info['province'].values)
更DataFrame結構一樣:他也有對排過序的某一列,可以把混亂的下標重置;
series_custom = series_custom.sort_values('price')
series_custom.reindex(series_custom)
sort_index() :是按照鍵值對進行排序的;
series 還可以進行相加;
字元和數字都可以做索引,並且當字元做索引的時候還可以通過字元索引做切片;
相關推薦
pandas Series KeyError: -1
start pac sed except call hide cti con img 前幾天寫分析方法,遇到的一個錯誤: 具體我已經在stackoverflow 裏面得到了詳細的解答,下面我把問題和解決辦法總結一下,方便日後的回顧 問題: sql = "selec
【pandas】pandas.Series.str.split()---字符串分割
span code utf color display adding play split strong 原創博文,轉載請註明出處! 本文代碼的github地址 例子: 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 # 創建dataframe 3 i
pandas數組(pandas Series)-(3)向量化運算
索引 PE 4.0 bsp 進行 index索引 float dex 返回 這篇介紹下有index索引的pandas Series是如何進行向量化運算的: 1. index索引數組相同: s1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=[‘a‘, ‘
pandas數組(pandas Series)-(4)NaN的處理
() 充值 ML line value apple tps nbsp fill 上一篇pandas數組(pandas Series)-(3)向量化運算裏說到,將兩個 pandas Series 進行向量化運算的時候,如果某個 key 索引只在其中一個 Series 裏出現,
pandas Series
從實際意義上說pandas的DataFrame結構是一個矩陣,但是他又不是矩陣, DataFrame 和Series,Series其實是DataFrame的一列資料,多個Series組成了一個DateFrame結構; 通過Series可以給一列中的某一個值指定一個索引: 如: series_
pandas.Series()的幾種建立方法
前些日子的數學建模,最近的kaggle比賽,再到現在做的一個小專案,發現pandas真是一個好東西,可惜之前不太會用,需要用的時候就去上網搜,效率極其低下,現在把這一部分知識過一遍,以便日後使用。今天的主題:pandas.Series()的幾種建立方法。 import numpy a
python庫--pandas--Series.str--字串處理
python內建字串處理方法 S: Series I: Index 方法 返回值 引數 說明 .capitalize() S/I 將Series/Index中的字串大
Python pandas.Series.str
1. replace Series.str.replace(pat, repl, n=-1, case=None, flags=0, regex=True) Parameters: pat&nbs
pandas.series.str.split()語法理解
一直對.str不能理解,那麼先在文件中找到。 PS:值得注意的是在construtor的class裡面才能查到str 發現本質是屬於類下的一個函式,猜想是強制轉化的函式(python是強型別語言) 讓人不解,繼續開啟source 原來是一個類。所以Series.str更
Pandas Series轉換為DataFrame
說明 雖然Series有一個to_frame()方法,但是當Series的index也需要轉變為DataFrame的一列時,這個方法轉換會有一點問題。所以,下面我採用將Series物件轉換為list物件,然後將list物件轉換為DataFrame物件。 例項 這
pandas---Series基礎使用
匯入pandas import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame pandas基本資料結構 pandas中主要有兩種資料結構,分別是:Serie
pandas Series DataFrame 丟棄指定軸上的項(三)
1.0 刪除Series項 from pandas import Series,DataFrame import numpy as np import pandas as pd obj=Seri
pandas基礎: Series和DataFrame的簡單介紹
維數 索引 一維數組 找不到 數組 nbsp 單獨 dex 默認 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。 pand
pandas DataFrame和Series
rom cli 順序 values 最簡 屬性獲取 1.0 基本上 我們 Pandas入門—Series和DataFrame 概述:pandas含有使數據分析工作變得更快更簡單的高級數據結構和操作工具,pandas是基於Numpy構建的。pandas在過去的幾年中逐漸
pandas DataFrame(5)-合並DataFrame與Series
得到 pan div bsp afr ram 向量 pre nbsp 之前已經學過DataFrame與DataFrame相加,Series與Series相加,這篇介紹下DataFrame與Series的相加: import pandas as pd s = pd.Ser
Pandas的三個基本數據結構Series,DataFrame,Index
通過 括號 填充 有序集合 列名 基本數據結構 import 並集 and 1.Series Pandas的Series對象是一個帶索引數據構成的一維數組 1)用一個數組創建Series對象 In [1]: import numpy as np In [2]:
pandas中Series的多級索引
假設我們想分析2017年和2018年廣東,廣西,湖南的人口數。如果使用Series進行儲存的話,比較直接的方法如下: In[1]index = [('廣東',2017),('廣東',2018),('廣西', 2017),('廣西', 2018),('湖 南',2017),('湖南', 201
numpy中的ndarray與pandas的Series和DataFrame之間的區別
在資料分析中,經常涉及numpy中的ndarray物件與pandas的Series和DataFrame物件之間的轉換,讓大家產生困惑。本文將簡單介紹這三種資料型別,並以股票資訊為例,給出相關物件之間轉換的具體示例。 ndarray陣列物件 NumPy中的ndarray是一個多維陣列物件,該物
Pandas學習2 --- 資料型別Series、DataFrame
Pandas的資料型別 Series(一維資料結構) Dataframe Series --- 帶標籤的一維陣列 常用的初始化方法: 可迭代物件 np陣列 字典物件 標量 一、Series 1. Series初始化 匯入 import pan
03 -3 pandas 層次化索引(隱式構造,顯示構造)、多層列索引、多層索引物件的索引與切片操作(Series的操作,DataFrame的操作)
pandas層次化索引 多級索引包括: 多級行索引 和 多級列索引 1. 建立多層行索引 1) 隱式構造 最常見的方法是給DataFrame建構函式的index引數傳遞兩個或更多的陣列 Series也可以建立多層索引 import numpy as np