本文介绍了如何在Python中利用Pandas库创建DataFrame和Series对象，涵盖了从字典、列表和其他数据源初始化的方法，以及设置索引和列名的细节。
|
一、Series对象的创建Series是带标签的一维数组。创建的语法如下： pd.Series(data, index, dtype)
(1) data参数：可以是任意数据对象，比如列表、元组、range()函数、字典甚至是 NumPy 数组。 (2) index参数： 可省 (3) dtype参数：对数据类型进行设置，可省
1 通过列表、元组、range()函数创建如果index缺省，若index省略，则默认为0,1,2,...【例1】【例2】 可以写数据类型【例3】，如果dtype不写，会自动进行判断，推导时会找更高层级的数据类型。【例4】
例1：通过列表创建
结果：
不写index参数，则前面是0,1,2.。
例2：写了索引之后：
结果：
例3：写上数据类型
结果：
例4：
结果：
1.2 使用一维numpy数组创建还可以使用numpy数组来创建。
例1：
结果：
例2：
结果：
1.3 使用字典来创建如果不设定index，则默认以key作为index，value为data。【例1】 如果设定了index，则会到字典的key中筛选，找不到的，值设为NaN。【例2】
例1：通过字典来创建Series对象。
结果：
例2：
找不到Nanjing和Wuhan，所以显示NaN.
1.4 通过标量、字符串来创建当数据为标量或字符串时，类似“广播”机制。
例1：
结果：
例2：
结果：
二、DataFrame对象的创建Series的数值只有一列，而DataFrame可以有很多列。
创建语法： pd.DataFrame(data, index, columns)
data 数据，可以是列表、字典或Numpy数组 index 索引，可选。就是行的名字。 columns 列标签，可选。就是列的名字。
2.1 通过Series对象创建可以使用字典创建一个Series对象，然后使用这个Series对象创建DataFrame对象。【例1】【例2】
例1：
结果：
例2：可以给列起名字，使用
结果：
2.2 通过Series对象字典创建可以使用多个字典分别创建多个Series对象，然后使用这多个Series对象创建一个DataFrame对象。【例1】【例2】
例1：传入多个Series对象
结果：
可以看到数据一个来自于population，一个来自于GDP。
例2：
第三个数据是一个字符串。
结果：
会采用“广播”机制。
2.3 通过字典列表创建一个列表，里面有很多个字典。如，[{'a': 0, 'b': 0}, {'a': 1, 'b': 1}, {'a': 2, 'b': 4}] 通过字典创建的时候，键是列名。每个字典是一行数据。
例1：
结果：
例2：
结果：
2.4 通过字典创建
结果：
2.5 通过Numpy二维数组创建
结果：
|
扫一扫
1941
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
