#Series and DataFrame

最新推荐文章于 2022-07-31 16:30:05 发布
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本文深入解析了DataFrame与Series这两种核心数据结构，详细介绍了如何使用它们进行数据操作。DataFrame被视为一种表格型的数据结构，由一系列共享相同索引的Series组成，支持多种数据类型，包括数值、字符串和布尔值。文章还探讨了DataFrame的创建方式，包括从列表、元组、字典、ndarray或文件创建。

Series对应的是一维序列，DataFrame对应的是二维表结构，是一种表格型的数据结构，可以看作是共享同一个index的Series的集合

1.怎样创建一个DataFrame
DataFrame对象可以由列表、元组、字典创建，也可以由ndarray或者Series或者文件来创建。

DataFrame
　　　　DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组***有序***的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。

DataFrame可以通过类似字典的方式或者.columnname的方式将列获取为一个Series。行也可以通过位置或名称的方式进行获取。

Python数据预处理实验：实验一 练习Series和DataFrame的基本使用
m0_68526732的博客
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摘要：本文是Python数据预处理实验的第一节内容：Series和DataFrame的基本使用
初学者，了解Pandas-Day15
qq_46544455的博客
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是一个开源的Python库，是基于NumPy的一种工具，提供了数据结构和数据分析工具，使得Python可以更轻松地处理数据。Pandas的主要数据结构是Series和DataFrame，它们可以用来处理不同类型的数据，如数值型、字符串型、时间序列等。Pandas包含了许多功能，如数据清洗、数据转换、数据合并、数据过滤等，使得数据处理变得更加简单和高效。该库常用于数据分析、数据可视化、机器学习等领域。Windows下安装（运行管理员模式的终端）：pip install pandas。
Python中的Series和DataFrame
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Pandas基础操作-Series and DataFrame
water19111213的博客
04-20 410
Pandas基础 首先感谢Datewhale组织的这次组队学习训练营，个人感觉Datewhale的助教非常给力，让本次学习之旅，多了不少乐趣，也开始了我的又一个学习笔记打卡之旅，请喜欢的朋友们关注，希望能给你们带来一些收获 所有资料可以参考： https://github.com/datawhalechina/team-learning/tree/master/Pandas%E6%95%99%E7...
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cannot concatenate object of type <'class 'list'>';only Series and DataFrame objs are valid
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Pandas是基于Numpy的工具，提供了高性能矩阵的运算，该工具是为了解决数据分析任务而创建的，除了处理数值型数据，还可以对字符串、时间序列等数据进行操作
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