Pandas数据结构(1)

最新推荐文章于 2024-04-17 21:30:17 发布

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这篇博客介绍了Pandas的两种核心数据结构——Series和DataFrame。Series是一维数组，由行索引和数值组成，可以利用数组或字典创建，并详细讲解了取值和遍历方法。DataFrame是二维数据结构，包含行索引、列索引和值，创建方式包括数组和字典，重点讨论了其取值操作。

Pandas数据结构

一、Series（序列）

简介
Series是一维数组，表格中的每一行或者每一列结构都可以看成是Series，又行索引和数值构成。

1、Series的创建

(1)利用数组进行创建

#1）使用默认索引进行创建
#导入相关的包/库
from pandas import Series
#创建Series,使用默认索引进行创建
p = Series(data=['zhang','li','wang','zhao'])
p

在这里插入图片描述

#2）使用自定义索引进行创建
#导入相关的包/库
from pandas import Series
#创建Series,使用默认索引进行创建
p1 = Series(data=['zhang','li','wang','zhao'],
          index=['a','b','c','d'])
p1

在这里插入图片描述

#3）创建多层索引的Series
#导入相关的包/库
from pandas import Series
#创建Series,使用默认索引进行创建
p2 = Series(data=['zhang','li','wang','zhao'],
          index=[['a','b','c','d'],
                 [3,4,6,5]])
p2

在这里插入图片描述

(2)利用字典进行创建

from pandas import Series
dic = {
    '排名':'1',
    'name':'zhangsan',
    'age':23,
    '简介':'我是张三'
}
p3=Series(data=dic)
p3

在这里插入图片描述

2、Series的常用属性

# 1)、values属性获取数据的值  返回的是list类型
p3.values

在这里插入图片描述

# 2)、index属性  获取索引的值 返回index类型
p3.index

在这里插入图片描述

# tolist()进行转换成列表
p3.index.tolist()

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