d =
#字典s1 = pd.series(d)
print
(s1.index)
輸出index([『x』, 『y』, 『z』], dtype=『object』)
l1 =[1
,2,3
]l2 =
['x'
,'y'
,'z'
]s1 = pd.series(l1,index=l2)
print
(s1.index)
輸出index([『x』, 『y』, 『z』], dtype=『object』),同上!
注:series不能認為是行或者列,加入dataframe後才能確認,通過加入的方法確認
s1 = pd.series(
['j'
,'q'
,'k'
],index=[1
,2,3
],name=
'a')
s2 = pd.series(
['f'
,'g'
,'h'
],index=[1
,2,3
],name=
'b')
s3 = pd.series(
['j'
,'k'
,'l'
],index=[1
,2,3
],name=
'c')
df = pd.dataframe(
)print
(df)
按列加入的標準形式,用字典,index起對其作用
結果:
s1 = pd.series(
['j'
,'q'
,'k'
],index=[1
,2,3
],name=
'a')
s2 = pd.series(
['f'
,'g'
,'h'
],index=[1
,2,3
],name=
'b')
s3 = pd.series(
['j'
,'k'
,'l'
],index=[1
,2,3
],name=
'c')
df = pd.dataframe(
[s1,s2,s3]
)print
(df)
按行加入的標準形式,用列表結果:
series的at方法:
books[
'id'
].at[i]
= i +
1
dataframe的at方法:
books.at[i,
'id'
]= i +
1
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