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Python Pandas數據結構簡單介紹

系統 1745 0

Series

Series 類似一維數組,由一組數據及一組相關數據標簽組成。使用pandas的Series類即可創建。

            
import pandas as pd
s1 = pd.Series(['a', 'b', 'c,', 'd'])
print(s1)
          
            
#輸出: 0   a 
#   1   b
#   2   c
#   3   d
#   dtype: object
          

上面是傳入一個列表實現,上面的0,1,2,3就是數據的默認標簽。另外可以通過index屬性自定義標簽。

            
s2 = pd.Series(['1', '2', '3,', '4'],index=['a', 'b', 'c,', 'd']) # index設置自定義索引
print(s2)
          

另外Series還可以通過字典傳參。

            
s3 = pd.Series({'a':1,'b':2})
print(s3.values) # 通過values獲取它的值
          

DataFrame

DataFrame是由一組數據和一組索引組成的數據結構,有行索引和列索引。和excel類似,是一種表格型數據結構。下面的就是一種簡單的DataFrame數據格式

            
   技能 
 0  python 
 1  Java
          

DataFrame類中可傳入列表實例化一個dataframe的表格數據對象,此時行和列索引默認都是0.常見的是傳入嵌套的列表,嵌套的里面的列表也可以是元祖,如果不指定索引行列索引都是從0,1開始自增,并可以通過columns、index自定義的列索引和行索引。詳見下面的代碼。

            
import pandas as pd
df2 = pd.DataFrame([('a','A'),('b','B'),('c','C'),('d','D')]) # 傳一個嵌套列表,嵌套里的數據可以是元祖,也可是列表
print(df2)
          

輸出的格式如下:

            
  0   1 

0  a  A 

1  b  B 

2  c  C 

3  d  D
          
            
df3 = pd.DataFrame([('a','A'),('b','B'),('c','C'),('d','D')],columns=['小寫','大寫'])
print(df3)
          
            
  小寫 大寫 

0 a    A

1 b    B

2 c    C

3 d    D
          

DataFrame類中也可傳入字典來實例化一個dataframe的表格數據對象,此時字典的key就相當于列索引,此時行索引默認還是從0開始,另外也可通過 index來自定義列索引。

以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。


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