1.Series介紹及創(chuàng)建

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Series是一種類似與一維數組的對象，由下面兩個部分組成：

values：一組數據(ndarray類型)

index：相關的數據索引標簽

創(chuàng)建Series的兩種方式：

第一種：由列表或numpy數組創(chuàng)建：

s1 =Series([11,22,33,44,55],index=['a1','b1','c1','d1','e1'],name='Hello world')

print(s1)

運行結果：

a1 11

b1 22

c1 33

d1 44

e1 55

Name: Hello world, dtype: int64

a1 = np.array([11,22,33,44,55])

s2 = Series(a1,index=['a1','b1','c1','d1','e1'],name='hello series')

print(s2)

運行結果：

a1 11

b1 22

c1 33

d1 44

e1 55

Name: hello series, dtype: int32

第二種：由字典創(chuàng)建，不存在index參數設置，但是依然存在默認索引(數據源必須為一維數據)

dict = {'hello':12,'series':30}

s3 = Series(data=dict)

print(s3)

運行結果：

hello 12

series 30

dtype: int64

2.DataFrame的介紹及創(chuàng)建

DataFrame具有標記軸(行和列)的二維大小可變，可能異構的表格數據結構

算術運算在行標簽和列標簽上對齊

可以被認為是Series對象的類似dict的容器

是pandas的主要數據結構

創(chuàng)建DataFrame的4種方式：

1.使用字典創(chuàng)建DataFarme

dicts = {"tag1": [90, 22, 66],'tag2': [12, 33, 66]}

d1 = DataFrame(data=dicts, index=['a', 'b', 'c'])

print(d1)

運行結果：

tag1 tag2

a 90 12

b 22 33

c 66 66

2.使用ndarray創(chuàng)建DataFrame

d2 = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(3,6)),index=["one","two","three"],columns=["a","b","c","d","e","f"])

print(d2)

運行結果：無錫人流醫(yī)院 http://xmobile.wxbhnk120.com/

a b c d e f

one 62 74 51 29 98 18

two 16 16 44 3 64 72

three 42 94 46 60 34 59

3.隱式構造

最常見的方法是給DataFrame構造函數的index或者columns參數傳遞兩個或更多的數組(如下另個列的標簽數組)

d3 = DataFrame(data=np.random.randint(0, 100, size=(2, 4)), index=['x', 'y'], columns=[['a', 'b', 'c', 'd'], ['q1', 'q2', 'q3', 'q4']])

print(d3)

運行結果：

a b c d

q1 q2 q3 q4

x 47 26 11 8

y 40 76 18 9

4.顯示構造

使用pd.MultiIndex.from_arrays數組方式

創(chuàng)建了一個索引對象，該索引對象為二層索引

indexObj = pd.MultiIndex.from_arrays([['q1', 'q2', 'q3', 'q1'], ['a', 'b', 'c', 'd']])

d4 = DataFrame(data=np.random.randint(0, 100, size=(2, 4)), index=['x', 'y'], columns=indexObj)

print(d4)

運行結果：

q1 q2 q3 q1

a b c d

x 85 72 43 4

y 8 43 55 68

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當前文章：pandas中的Series和DataFrame-創(chuàng)新互聯
本文來源：http://aaarwkj.com/article2/dppeoc.html

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