（八）pandas数据结构

最新推荐文章于 2024-06-14 21:08:47 发布
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分类专栏： 基于vscode的PYQT5开发与实践 文章标签： python pandas 数据分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/benjorsun/article/details/112798454
本文详细介绍了如何创建和操作pandas的Series和DataFrame数据结构。从创建Series和DataFrame，到Series的属性与别名方法、向量运算、布尔子集和自动对齐，再到DataFrame的更改、数据导入导出，全面阐述了pandas在数据分析中的基本操作。

除了掌握从文件加载数据外，我们还需要自己会创建数据。

创建数据

创建Series

dataFrame是由多个Series组成，也可以把Series称为DataFrame的列。列中数据类型都是一致的，如果在创建Series时，使用不同的数据类型，则会将所有成员转成类型object，这是一个更加通用的名字。

s=pd.Series(["bannana",42])

上面的的列表数据是两种类型，一种是字符串，是object类型，一个是int型数据，为一数据统一，将全部设置成object类型。
在创建Series时，可以使用index参数为各个数据指定一个行索引

s
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（五）PYQT5的14种基本窗口组件
金叶子
01-10 1803
PYQT5提供了14种基本的窗口组件还有几种更高级的组件。在我们开始正式开始设计之前，需要清楚理解这些组件，如他们概念，他们继承关系，他们的用法，如何调整，如何控制。本节将开始逐一介绍这14种基本组件,只有牢固掌握这些，我们才能在设计时清楚思考。 QMainWindow QmainWindow主窗口为用户提供了一个应用程序框架，它有自己的布局，可以在布局中添加控件。在主窗口中可以添加控制，比如工具栏，菜单栏和状态栏。 创建窗口有三种: 1、QMainWindow:这种窗口可以包含菜单栏，工具栏，状态下栏，标
(三)PYQT5界面布局
金叶子
01-07 1067
前言 很多书在谈PYQT5布局，都讲得很详细，这里也要写一写布局，毕竟它是程序设计中重要一部分。这部分内容看起来很简单，尤其在designer工具下使用界面绘制功能，这也将界面设计与逻辑设计想分离。但是要设计出美观的界面，可不是只是会使用布局器那么简单。在开始设计界面之前，我们不可能列举所有布局的情况，只是列举出各项功能是直观作用是什么，其实践放在后面的章节中反复体会，但是要记住***本章重要的参数意义***。 使用designer设计UI 1、在vscode中打开qt designer 上面过程需要根据
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程序员无羡的博客
04-28 2196
Pandas数据结构
Pandas 数据结构 - DataFrame
2302_77624868的博客
03-24 1369
DataFrame是一个表格型的数据结构，类似于电子表格或数据库中的表。它由有序的列构成，每一列可以具有不同的数据类型（例如数值、字符串、布尔型值等）。同时，DataFrame也拥有行索引和列索引，使得数据可以按行和列进行标识。可以将DataFrame视为由多个Series组成的字典，其中每个Series代表一列数据。每个Series共享相同的行索引，通过列索引来区分不同的列。这种结构使得DataFrame能够方便地处理和操作具有不同数据类型和结构的数据集。
Pandas的数据结构
2402_83521187的博客
06-09 1793
Pandas中的API太多，千万不要尝试去记忆，你记不住的，要求有印象、能找到、能看懂理解类知识点dataframe和series对象是什么：可以认为df是有行有列有索引的二维数据表df和s是Pandas中最核心的数据结构df中每一列或者每一行都是s对象s对象也有索引每一个s对象都有各自的数据类型，表示构成这个s对象中的值的type；常用的数据类型有Object -- 字符串int -- 整数float -- 小数series和dataframe的API。
【玩转pandas系列】pandas数据结构—DataFrame
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你不来，再美的天地，都狼藉 ~
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大家好！我是一朵向阳花（花花花）🍭，本期跟大家分享的知识是 pandas 数据结构——DataFrame。
Pandas 数据结构——DataFrame
toufaduoduo369的博客
06-14 8908
DataFrame 是 Pandas 中的另一个核心数据结构，用于表示二维表格型数据。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、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。DataFrame 提供了各种功能来进行数据访问、筛选、分割、合并、重塑、聚合以及转换等操作。
pandas的数据结构
KklomF_的博客
07-23 1410
笔记
pandas中的数据结构
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Pandas数据结构分析
m0_58387972的博客
03-06 7877
pandas -- 对series和dataframe的创建、添加、修改、删除
pandas DataFrame数据结构
weixin_36058228的博客
03-12 1078
在Pandas中，DataFrame是最常用的数据结构之一。它提供了许多强大的功能，可以帮助您轻松地进行数据操作和数据分析。在本文中，我们将深入探讨Pandas DataFrame数据结构的细节，以便更好地了解和使用它
[Pandas] Pandas数据结构
Hudas的博客
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本文主要讲解Pandas的数据结果:Series和DataFrame
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【Python数据分析实践：pandas数据结构】 Pandas是Python中用于数据分析的核心库，它基于NumPy构建，提供了高效且易用的数据处理工具。Pandas的主要目标是使数据清洗和分析变得简单，它广泛应用于学术研究、金融...
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09-18
在数据分析中，pandas库是Python语言中非常重要的一个工具，尤其以它强大的数据结构DataFrame为人们所熟知。这篇文章将详细解读pandas库中的DataFrame类型，它是一种类似于数据库表结构的数据处理方式，能够让用户...
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pandas 数据结构官方资源 pandas 库提供了多种数据结构，包括 Series、DataFrame、Panel 等。本文将详细介绍 pandas 的基本数据结构，包括 Series 的数据类型、索引、轴标记、对齐等基础操作。 Series 数据结构 ...
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根据提供的文档信息，本文将详细解析Pandas中的两种主要数据结构——Series和DataFrame，并通过具体的示例来加深理解。Pandas是Python中最受欢迎的数据分析库之一，它建立在NumPy之上，提供了高效灵活的数据结构和...
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07-07
Pandas数据结构(Series 、DataFrame 、MultiIndex与Panel
（一）认识PYQT5及开发环境搭建
金叶子
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认识PYQT5 QT与PYQT的关系 1、pyqt是QT框架的python语言实现。pyqt提供了一个设计良好的窗口控件集合，每个pyqt控件都有其对应的的QT控件。 2、PYQT的核心是QT库，也是用C++编写。PYQT由于python的特性，其开发速度应该更加快，性能上能比qt慢一点，但是不会成为性能的瓶颈。相对于QT代码量而量，PyQt实现相同功能，其代码量只有原来的50%左右。 3、PYQt向python程序员提供了完整的Qt应用程序接口函数，所以可以用PyQt实现Qt能做的所有工作。 PyQt4
(十)pandas数据组合
金叶子
01-21 744
我们要分析的数据通常分布在几个表中，那么当我们要分析其中的数据时，需要把数据组合起来看。我们这时要对数据进行结构化处理，也被称为数据整洁。 数据整洁需要满足的三个条件： 1、每个观测值成一行。 2、每个变量成一列。 3、每个观测单元成一表。 一个学生的每课成绩排成一行，所有学生的单课成绩放在一列上，所有成绩放在一张表上。 分析信息需要组合多个表：公司信息与公司股票放在两张表，分析时需要组合起来看。 连接数据 追加行、列或者计算结果。使用 concat。 连接行 row_concat = pd.concat
头歌pandas数据结构
最新发布
03-21
### 关于 Pandas 数据结构的核心知识点 Pandas 是 Python 中用于数据分析的强大工具库，其核心数据结构主要包括 `Series` 和 `DataFrame`。以下是关于 Pandas 数据结构的相关内容及其应用： #### 1. Series 数据结构 `Series` 是 Pandas 中最基本的一维数组对象，类似于一维的 NumPy 数组，但它具有更丰富的功能和灵活性。它可以存储多种类型的数据，如整数、浮点数、字符串等[^1]。 创建一个 `Series` 对象的方法如下： ```python import pandas as pd data = [1, 3, 5, 7] s = pd.Series(data, index=['a', 'b', 'c', 'd']) print(s) ``` 上述代码展示了如何通过指定数据列表和自定义索引来构建一个 `Series` 对象。 --- #### 2. DataFrame 数据结构 `DataFrame` 是二维表格型数据结构，由多个 `Series` 构成，相当于 Excel 表格或 SQL 查询结果集。它是 Pandas 库中最常用的数据容器之一。 读取外部文件并将其转换为 `DataFrame` 的方式非常多样，例如从 Excel 文件加载数据： ```python import pandas as pd data = pd.read_excel("example.xlsx") print(data.head()) ``` 如果需要清理含有缺失值的数据，可以通过 `dropna()` 方法实现[^4]。 --- #### 3. HDF5 格式的高效数据存储 对于大规模数据处理任务，HDF5 提供了一种高效的二进制存储格式。Pandas 支持通过 `to_hdf()` 和 `read_hdf()` 函数来保存和读取 HDF5 文件[^2]。 下面是一个简单的例子展示如何使用 HDF5 存储和检索数据： ```python import pandas as pd # 创建示例 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': range(10), 'B': ['foo', 'bar'] * 5, }) # 将数据写入 HDF5 文件 df.to_hdf('test.h5', key='df', mode='w') # 从 HDF5 文件中读取数据 loaded_df = pd.read_hdf('test.h5', 'df') print(loaded_df) ``` 此方法特别适合大数据量场景下的性能优化需求。 --- #### 4. 数据选择与索引技术 熟练掌握 Pandas 的索引操作是高效分析数据的关键技能。主要涉及的技术包括 `loc`, `iloc`, `at`, 和 `iat` 等[^3]。 以下是一些常见的索引操作实例： ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], }, index=[100, 101, 102]) # 使用 loc 进行标签索引 print(df.loc[100]) # 使用 iloc 进行列号索引 print(df.iloc[0]) ``` 更多高级用法可参考官方文档或其他权威书籍中的具体章节。 --- ### 总结 头歌平台上的 Pandas 数据结构教程通常会围绕以上几个方面展开讲解：基础概念（如 `Series` 和 `DataFrame`）、数据清洗（如缺失值处理）、高性能存储方案（如 HDF5），以及灵活的索引机制。建议结合实际案例深入学习这些主题，并尝试完成一些实验练习巩固所学知识。
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