該學習筆記主要是按照新增鏈結描述
來寫的pandas資料結構有兩種
維數 名稱 描述
1 series 帶標籤的一維同構陣列
2 dataframe 帶標籤的,大小可變的,二維異構**
dataframe 是 series 的容器,series 則是標量的容器。使用這種方式,可以在容器中以字典的形式插入或刪除物件。
首先試試series,我匯入乙個numpy陣列進去試試
import pandas as pd
import numpy as np
arr=np.array([1
,2,3
])se=pd.series(arr)
print
(se)01
1223
dtype: int32
可以看到他的結構是這樣的,左側是id從0開始依次往下,右邊是陣列的內容下面是型別
接下來嘗試輸入索引
print
(se.index)
顯示的是這樣一串東西
rangeindex(start=
0, stop=
3, step=
1)
索引範圍是從0到3,步長為1,(和range函式和各種索引一樣,這是左閉右開區間,實際上是從0到2)
還可以輸入se.values
檢視值se.type
檢視型別
se1=pd.series([1
,2,3
,4])
print
(se1)
se1.index=
['a'
,'b'
,'c'
,'d'
]print
(se1)
series的值可以直接新增,但是一定要使用列表或者陣列的形式新增否則會報錯,然後索引值也可以通過index來更改
index(
['a'
,'b'
,'c'
,'d'
], dtype=
'object'
)
可以看出索引值的型別是object類
用字典的方式同樣可以構造pandas
dic =
se2=pd.series(dic)
print
(se2)
a 1
b 2
c 3
dtype: int64
series函式裡面放上標量值的化,相當於series資料結構裡的預設值
se3=pd.series(5,
[1,2
,3,4
])print
(se3)15
2535
45dtype: int64
series可以像列表一樣索引比如print(se3[1:2])
還有學術不精的我第一次直到還能這樣索引print(se3[[1,2,4]])
還有乙個叫rendix()的函式可以以各種方式來索引
可以參考這位大佬的文章:[
pandas學習筆記
import numpy as np import pandas as pd obj2 pd.series 4,7,5,3 index d b a c obj2 out 99 d 4 b 7 a 5 c 3 dtype int64 a b pd.series a bout 102 a 1 b 2 c...
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