這篇文章給大家分享的是有關(guān)python中pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是怎么樣的的內(nèi)容。小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,一起跟隨小編過來看看吧。
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1、Series是一個類似于一維數(shù)組的對象,由一組數(shù)據(jù)(各種NumPy數(shù)據(jù)類型)和一組相關(guān)數(shù)據(jù)標簽(即索引)組成。Series的字符串表現(xiàn)為:索引在左邊,值在右邊??梢酝ㄟ^Series的values和index屬性獲得其值和索引對象。
創(chuàng)建Series時,可以通過index作為關(guān)鍵詞參數(shù)手動指定每個值的索引。Series中的單個或組值可以通過索引選擇。Series類型對象的操作(如過濾布爾型數(shù)組、標量乘法、應用數(shù)學函數(shù)等),會保留索引和值之間的鏈接。
2、DataFrame是一種表格型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它包含一組有序的列,每列可以是不同的值類型(數(shù)值、字符串、布爾值等)。DataFrame有行索引和列索引。構(gòu)建DataFrame最常用的方法之一是直接輸入由等長列表或NumPy組成的字典。如果指定了列序列(由關(guān)鍵詞參數(shù)columns指定),DataFrame的列會按照指定的順序排列,當然也可以指定行索引(由關(guān)鍵詞參數(shù)index指定)。
和Series一樣,如果輸入的列在數(shù)據(jù)中找不到,就會自動產(chǎn)生NaN值。通過類似字典標記的方式或?qū)傩?,Dataframe的列可以獲得為Serieries。行也可以通過位置或名稱獲得。比如果在數(shù)據(jù)中找不到,它會自動產(chǎn)生Nanan值。如果用一個新的字典標記,它可以被設(shè)置為一個新的數(shù)據(jù)列。
實例
import pandas as pd import numpy as np a=pd.Series([11,12].index=["上海"."北京"]) print(a) b=pd.Series({"a":2,"b":1,"c":5})#通過字典創(chuàng)建 print(b) b['a]=5#對數(shù)據(jù)進行修改 print(b) b.index=['v','c','cd']#可以通過index函數(shù)修改索引值
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