Python数据处理、分析和可视化-Pandas DataFrame与Series的联系

最新推荐文章于 2023-07-20 22:43:08 发布

原创最新推荐文章于 2023-07-20 22:43:08 发布 · 122 阅读

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该文展示了如何使用Python的pandas库创建DataFrame对象，包括初始化、数据查询以及Series的使用。通过示例代码，演示了DataFrame的索引选择，行遍历，以及如何将数据转置。同时，文章还提到了DataFrame与Series之间的转换操作。

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import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

data = {
    'Country':['China','India','Brazil'],
    'Capital':['Beijing','New Delhi','Brasilia'],
    'Population':['123456','6543321','2012223587'],
}

DataFrame初始化

df = DataFrame(data,index=['a','b','C'])

查询df[0:2]

查询df.iloc[0:2,1:2]

查询df.loc[['a','b']]

循环遍历

for row in df.iterrows():
    print(row[0],row[1])


a Country         China
Capital       Beijing
Population     123456
Name: a, dtype: object
b Country           India
Capital       New Delhi
Population      6543321
Name: b, dtype: object
C Country           Brazil
Capital         Brasilia
Population    2012223587
Name: C, dtype: object

Series初始化

s1 = Series(data['Capital'])
s2 = Series(data['Country'])
s3 = Series(data['Population'])
df_new = DataFrame([s1,s2,s3],index= ['Capital','Country','Population'])
df_new = df_new.T # T含义是即为对数据 行列进行转置