Python数据分析--Pandas数据结构

Series数据结构

创建Series

传入列表

import pandas as pd
S1 = pd.Series(['a','b','c','d'])
S1
>>>
0    a
1    b
2    c
3    d
dtype: object

指定索引

index参数自定义索引

import pandas as pd
S1 = pd.Series(['a','b','c','d'],index = [1,2,3,4])
S1
>>>
1    a
2    b
3    c
4    d
dtype: object

传入字典

import pandas as pd
S1 = pd.Series({'a':1,'b':2,'c':3,'d':4})
S1
>>>
a    1
b    2
c    3
d    4
dtype: int64

• key 为数据标签
• value 为数据值

获取Series行、列索引

index获取Series索引

S1.index
>>>
Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')

values获取Series值

S1.values
>>>
array([1, 2, 3, 4])

DataFrame 数据结构

创建DataFrame

传入列表

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame(['a','b','c','d'])
df1
>>>
	0
0	a
1	b
2	c
3	d

传入嵌套列表&元祖

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([['a','A'],['b','B'],['c','C'],['d','D']])
df1
>>>
    0	1
0	a	A
1	b	B
2	c	C
3	d	D

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([('a','A'),('b','B'),('c','C'),('d','D')])
df1
>>>
    0	1
0	a	A
1	b	B
2	c	C
3	d	D

指定行、列索引

index自定义行索引，columns自定义列索引

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame([('a','A'),('b','B'),('c','C'),('d','D')],columns = ['小写','大写'],index = ['一','二','三','四'])
df1
>>>
   小写 大写
一	a	A
二	b	B
三	c	C
四	d	D

传入字典

data = {'小写':['a','b','c','d'],'大写':['A','B','C','D']}
df = pd.DataFrame(data)
df
>>>
   小写	大写
0	a	A
1	b	B
2	c	C
3	d	D

• key 为列索引
• 行索引默认从0开始，也可以使用index自定义

data = {'小写':['a','b','c','d'],'大写':['A','B','C','D']}
df = pd.DataFrame(data,index = ['一','二','三','四'])
df
>>>
	小写	大写
一	a	A
二	b	B
三	c	C
四	d	D

获取DataFrame 行、列索引

columns获取DataFrame列索引

df.columns
>>>
Index(['小写', '大写'], dtype='object')

index获取DataFrame行索引

df.index
>>>
Index(['一', '二', '三', '四'], dtype='object')