pandas把dataframe转成Series，改变列中值的类型

最新推荐文章于 2025-06-18 16:41:24 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hbr2014/article/details/79341741
本文介绍了如何使用 Pandas 库中的 Series 对象进行 DataFrame 的数据转换，并提供了利用 astype 方法改变列中值类型的实例。

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使用 pd.Series把dataframe转成Series

ts = pd.Series(df['Value'].values, index=df['Date'])

使用astype改变列中的值的类型，注意前面要有np

df['列名'] = df['列名'].astype(np.int64)

pandas习题 029：用 Series 构造 DataFrame
2202_76035290的博客
04-11 277
【代码】pandas习题 029：用 Series 构造 DataFrame。
pandas的Series和DataFrame
weixin_46704813的博客
10-25 2063
文章目录一、pandas的核心类二、Series(数据系列)带标签的数组1.创建Series对象2.Series切片和索引读取文件二、Dataframe 二维，Series容器1.将字典转换为二维数组2. 一、pandas的核心类 Series（一位数组）、DataFrame（二维数组）、Index（索引） 二、Series(数据系列)带标签的数组 1.创建Series对象 2.Series切片和索引 读取文件 csv、excel、sql… 读取csv文件：pd.read_csv("./路径") 二、Da
pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型方法
09-20
下面小编就为大家分享一篇pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pandas 使用把dataframe变为series
呆萌的代Ma
01-14 9259
可以参考：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_35757704/article/details/89789732 比如选取第一列： dataframe.iloc[:,0] 选取第一行： dataframe.iloc[0,:]
Pandas 核心数据结构详解：Series 和 DataFrame 完全指南
最新发布
wyy202206174248的博客
06-18 680
在数据处理和分析中，我们需要高效的方式来存储和操作结构化数据。Python 原生的列表（List）和字典（Dict）虽然灵活，但缺乏针对数据分析的优化。：二维表格，适合处理多列结构化数据（如 CSV、Excel 数据）。创建一个包含学生信息的 DataFrame，并练习增删改查操作。尝试用 Series 存储某城市一周的温度数据，并计算平均温度。：一维数据，适合存储单列数据（如时间序列、传感器数据）。：二维表格型数据结构（类似 Excel 表格）等特性，是数据分析的基础。，是数据分析的核心工具。
76_Pandas.DataFrame与Series的相互转换
qq_18351157的博客
12-27 1207
本文介绍如何在pandas中实现DataFrame和Series的相互转换。虽然使用了“转换”一词，但实际上是指从Series生成DataFrame，或将DataFrame的列或行作为Series获取的操作。目录如文末所述，原始对象与生成或获取的对象可能共享内存，因此修改一方的元素可能会影响另一方的元素，需要注意。关于DataFrame和Series与NumPy数组ndarray或Python内置列表list的相互转换方法，请参考以下文章：本文示例代码中使用的pandas版本如下。
dataframe对象与Series对象转化
ziyi_gong的博客
04-07 8497
dataframe对象获取切片的常用方法有两种，一种是通过索引名和列名，即使用.loc ,另外一种是使用行号和列号，即使用.iloc 。 例如下述dataframe； import pandas as pd import numpy as np data=np.around(np.random.randn(3,4),decimals=2) data = pd.DataFrame(data,c...
pandas打印某一列_Pandas-01之DataFrame&Series
weixin_39856265的博客
11-20 2017
本文详细介绍Pandas数据结构DataFrame和Series的常用方法。欢迎微信随缘关注@pythonic生物人本文可以学到什么？1、pandas简介 2、pandas数据结构之-Series pandas.Series快速创建 pandas.Series取出所有值：values pandas.Series取出索引：index pandas.Series类似于numpy.ndarry的性能 ...
pandas将dataframe展开/拉伸成一个series
呆萌的代Ma
06-25 362
【代码】pandas将dataframe展开/拉伸成一个series。
33_Pandas.DataFrame，Series和Python标准列表的相互转换
qq_18351157的博客
01-19 3462
33_Pandas.DataFrame，Series和Python标准列表的相互转换 pandas.DataFrame，pandas.Series和Python标准list类型列表可以相互转换。 这里，将描述以下内容。 将list类型列表转换为pandas.DataFrame，pandas.Series 对于仅数据列表 对于包含数据和标签（行/列名）的列表 将pandas.DataFrame，pandas.Series转换为列表类型列表 将数据部分转换为列表类型列表 将数据部分和标签（行名/列名）
详解将Pandas中的DataFrame类型转换成Numpy中array类型的三种方法
12-26
在用pandas包和numpy包对数据进行分析和计算时，经常用到DataFrame和array类型的数据。在对DataFrame类型的数据进行处理时，需要将其转换成array类型，是以下列出了三种转换方法。 首先导入numpy模块、pandas模块、创建一个DataFrame类型数据df import numpy as np import pandas as pd df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]}) 1.使用DataFrame中的values方法 df.values 2.使用DataFrame中的as_matrix(
Pandas把dataframe或series转换成list的方法
09-16
主要介绍了Pandas把dataframe或series转换成list的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
零基础学python（5/7）|pandas|DataFrame/Series
yccck的博客
07-08 283
创建pandas的数据序列Series，并实现与numpy和list的互换。 可以看到输出结果如下所示： 可以看到，Series还自动帮我们加了一列row索引。当然，如果你不要想要这种索引，也可以生成自己喜欢的索引，只需要加一个 index=[“”] 难道我每次生成series都要先写一个list吗？有没有一步到位的方法呢？其实也可以直接生成series噢，如下使用pd.Series({})形式： 输出结果如下： 上面我们看到list可以转换为series，同样的，numpy也可以转换为series而s
如何将 pandas DataFrame 转换为 TimeSeries?
08-16 413
要将pandas DataFrame转换为TimeSeries，你需要使用pandas的`to_datetime()`函数来将数据框的索引转换为日期时间对象。然后，你可以使用`DataFrame.set_index()`方法将这个新的日期时间对象设置为索引。然后，我们将索引转换为日期时间对象。最后，我们将这个新的日期时间对象设置为时间序列。在这个例子中，我们创建了一个包含日期的简单数据框，其中索引是日期。然后，我们将索引转换为日期时间对象，并将这个新的日期时间对象设置为时间序列。# 创建一个简单的数据框。
Pandas教程：详解Series和DataFrame使用方法
旦莫的博客
07-18 1205
Pandas是Python中非常强大的数据分析库。它提供了两个主要的数据结构：Series和DataFrame，用于高效地处理和分析数据。本文将详细介绍这两种数据结构，并提供丰富的代码示例，帮助你更好地理解和使用Pandas。
DataFrame和Series的基本操作
qq_42369064的博客
04-11 1214
链接：https://pan.baidu.com/s/1Hy_4a_UAJ6hboPPoTGOpvw 提取码：zlys #%% print("hello jupyterNotebook") #%% md # 一、Series操作 #%% md 导入pandas模块，并约定模块简称为pd #%% import pandas as pd print(pd.__version__) #%% md Pandas 的数据结构：Pandas 主要有 Series（一维数组）， DataFrame（二维
我的python学习笔记(4) pandas 之 Series, DataFrame
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长歌行
08-26 1万+
在前一个blog中，介绍了numpy，类似于tensor的结构，主要用于机器学习等问题，矩阵运算等问题。这里介绍一下pandas的基本数据结构，series和DataFrame，在数据分析中，会用到它们。本章节GitHub地址, GitHub中是用jupyter写的一个例子。
pandas的两种数据类型：Series和DataFrame
进击的菜鸟
10-02 1万+
首先要明确pandas是做什么的，在确定是如何做的，通过哪些方式去做的？ pandas是做什么的？      Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和...
pandas 只显示零售渠道列中值等于线下店铺的dataframe
05-10
<think>好的，用户的问题是关于如何在Pandas DataFrame中筛选“零售渠道”列值为“线下店铺”的数据。首先，我需要确认用户的需求是过滤特定的行，基于某一列的特定值。这通常涉及到布尔索引或者query方法。 根据用户提供的引用，特别是引用[2]中提到的使用df['列名']来获取某一列的数据，这可以用来创建布尔条件。例如，df['零售渠道'] == '线下店铺'会生成一个布尔Series，然后可以用这个Series来索引原DataFrame，从而得到符合条件的行。 另外，引用[4]提到了数据处理的函数，比如duplicated()和drop_duplicates()，虽然这不直接相关，但说明用户可能在处理数据清洗，过滤数据是其中的一部分。用户可能已经处理过重复数据，现在需要进一步筛选特定值。 需要注意的是，用户提到的列名是“零售渠道”，而示例中的引用[3]里的DataFrame有“行业”列，但没有“零售渠道”列。这可能意味着用户的实际数据结构和示例不同，需要确保列名正确无误。此外，用户需要确保“线下店铺”这个值在列中确实存在，大小写是否一致，是否有空格等，这些都可能影响过滤结果。 可能的步骤包括： 1. 使用布尔索引：df[df['零售渠道'] == '线下店铺'] 2. 使用query方法：df.query("零售渠道 == '线下店铺'") 3. 检查列是否存在，以及值是否正确，避免因为拼写错误导致筛选不到数据。 另外，用户可能需要处理多个条件的情况，比如结合其他列进行筛选，但当前问题只需要单一条件。同时，提醒用户如果遇到性能问题，可以考虑将字符串类型转换为category类型以提高效率，但这不是必须的。 最后，确保代码示例正确，并且符合用户的环境，比如是否需要处理编码问题，如引用[3]中的encoding='utf_8_sig'，但在筛选时可能不需要，除非在读取数据时存在编码问题。</think>在Pandas中筛选DataFrame中「零售渠道」列等于「线下店铺」的数据，可以通过布尔索引或`.query()`方法实现。以下是具体实现方式： --- ### 方法一：布尔索引（最常用） ```python # 筛选出零售渠道为"线下店铺"的所有行 filtered_df = df[df['零售渠道'] == '线下店铺'] ``` #### 代码解释： 1. `df['零售渠道']`：提取「零售渠道」列的Series[^2] 2. `== '线下店铺'`：生成布尔值Series（True表示匹配条件） 3. 外层`df[]`：用布尔Series筛选符合条件的行 --- ### 方法二：使用`.query()`方法 ```python filtered_df = df.query("零售渠道 == '线下店铺'") ``` --- ### 注意事项： 1. **列名一致性**：需确保列名与DataFrame中的名称**完全一致**（包括大小写和空格） 2. **数据类型验证**：建议先用`df['零售渠道'].unique()`查看该列所有唯一值[^4] 3. **空值处理**：如果存在空值，可通过`df.dropna(subset=['零售渠道'])`先清理数据[^4] --- ### 扩展应用：多条件筛选 若需组合多个条件（例如：零售渠道为线下店铺 **且** 价格大于100）： ```python filtered_df = df[(df['零售渠道'] == '线下店铺') & (df['价格'] > 100)] ``` ---
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