（1）、導入庫
from pandas import series,dataframe
import pandas
import numpy
（2）、series簡單建立與使用
#serires
obj = series([4,7,-5,3]) #簡單建立serires
print(obj) #簡單輸出
print(obj.values) #輸出值
print(obj.index) #輸出索引
obj2 = series([4,7,-5,3], index=['d','b','a','c']) #指定索引
print(obj2) #簡單輸出
print(obj2.index) #輸出索引
print(obj2[程式設計客棧'a']) #根據索引輸出單個值
obj2['d']=6 #根據索引修改值
preqgnskdint(obj2['d']) #輸出
print(obj2[['d','a','c']]) #輸出多個值
print(obj2[obj2 > 0]) #按條件輸出
print('b' in obj2) #根據索引看陣列裡面是否有，返回true
print('e' in obj2) #返回false
（3）、根據字典建立series
#根據字典建立series
sdata =
obj3 = series(sdata)
print(obj3)
（4）、列表與字典進行匹配
#列表與字典進行匹配
sdata =
states = ['casfef','oer','rgg','greg']
obj4 = series(sdata, index = states) #列表與字典進行匹配
print(obj4)
print(pd.isnull(obj4)) #檢視資料是否為空
print(pd.notnull(obj4)) #檢視資料是否非空
（5）、兩個serires相加
#兩個serires相加
obj1 = series([3,7,-4,3], index=['q','b','a','c'])
obj2 = series([4,7,-5,3], index=['d','b','a','g'])
print(obj1 + obj2) #兩個serires相加，具有共同索引的則相加，如果不是共同索引就置為nan
（6）、修改索引的名字
#修改索引的名字
#obj = series([4,7,-5,3], index=['d','b','a','g'])
#obj.index = ['bob','steve','jeff','ryan']
#print(obj.index)
（7）、dataframe的簡單應用
#dataframe的簡單應用
data =
frame = dataframe(data) #根據字典建立dataframe
frame2 = dataframe(data, columns= ['state', 'pop', 'year']) #指定列的排列順序
frame3 = dataframe(data, index= ['a','b','c','d']) #指定行索引
（8）、獲取dataframe其中的一列（相當於series）
#獲取dataframe其中的一列（相當於series）
data =
frame = dataframe(data,index= ['q1程式設計客棧','q2','q3','q4']) #根據字典建立dataframe
print(frame['year']) #獲取其中的一列
print(frame.loc['q2']) #獲取其中的一行
（9）、修改dataframe中的值
#修改dataframe中的值
data =
frame = dataframe(data,index= ['q1','q2','q3','q4']) #根據字典建立dataframe
frame['grg'] = numpy.arange(4) #修改某一列的值
val = series([8.2,8.5,8.7], index=['q1','q3','q4']) #修改指定列的值
frame['pop'] = val
print(frame)
（10）、輸出dataframe整體值
#輸出dataframe整體值
data =
frame = dataframe(data,index= ['q1','q2','q3','q4']) #根據字典建立dataframe
print(frame.values)
（11）、dataframe的建構函式
本文標題: series和dataframe使用簡單入門
本文位址: /jiaoben/python/286082.html
pandas中dict和dataFrame互轉
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