Day26（pandas核心数据结构 Series DataFrame panel ）

最新推荐文章于 2025-02-28 15:34:15 发布
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本文深入探讨了Pandas库中的核心数据结构，包括如何创建和操作Series、DataFrame以及Panel。介绍了Series的字典式索引和自动标签对齐功能，详细讲解了DataFrame的创建、选择、赋值、删除和添加列的各种方法，如assign函数的使用。此外，还概述了Panel的三维索引特性及其将三维数据转换为DataFrame的能力。

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目录

 

Series

创建Series数组，

索引

用字典方法索引和增加

自动标签对齐

DataFrame

创建

以字典方式创建

复杂的示例

从Series创建DataFrame

DataFrame操作

选择一列或一行 

直接赋值

删除

pop删除第四列

添加新的列 

标量插入

中间插入一列

insert（原df数组中操作）

assign(复制一个数组操作，原df数组不变)

 ​

assign可以使用函数

可以两次使用assign

panel 

PANEL的三个维度的索引

可以把三维数据转化为二维的DATAFRAME

Series

series既支持列表索引，也支持字典索引

创建Series数组，

索引

用字典方法索引和增加

自动标签对齐

DataFrame

创建

以字典方式创建

复杂的示例

从Series创建DataFrame

DataFrame操作

选择一列或一行 

直接赋值

删除

 

pop删除第四列

添加新的列 

标量插入

中间插入一列

insert（原df数组中操作）

 

assign(复制一个数组操作，原df数组不变)

 

assign可以使用函数

可以两次使用assign

panel 

PANEL的三个维度的索引

可以把三维数据转化为二维的DATAFRAME

 

 

 

 

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pandas核心数据结构Series/DataFrame/Panel
poppy
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Series Series是一维带标签的数组，数组里可以放任意的数据（整数、浮点数、字符串、python对象）。 创建函数s = pd.Series(data, index = index) 其中，index是一个列表，用来作为数据的标签。data可以是不同的数据类型，可以是python字典类，可以是ndarray对象，还可以是一个标量（当data是标量的时候，直接用广播原理来扩展而不是复制） 创建Series对象 在ndarray中创建series对象 s = pd.Series(np.random.ra
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