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

感謝各位的閱讀！關(guān)于“python中pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是怎么樣的”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

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