Pandas详解DataFrame格式，Series格式

最新推荐文章于 2025-03-17 08:15:00 发布
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分类专栏： Python
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本文介绍了Python数据分析利器Pandas的使用方法，包含两种主要的数据结构：Series和DataFrame。通过具体实例讲解了如何利用这两种格式进行高效的数据处理。

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pandas是一种Python数据分析的利器，是一个开源的数据分析包

1. Series格式

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42107718/article/details/98649208?utm_source=app

2. DataFrame格式

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42107718/article/details/98659921?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2alltop_click~default-2-98659921.nonecase&utm_term=dataframe%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88&spm=1000.2123.3001.4430

另外一个链接

https://tefuirnever.blog.youkuaiyun.com/article/details/93708964?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.pc_relevant_is_cache&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.pc_relevant_is_cache

一文速学(十二)-数据分析之Pandas中DataFrame转换为时间格式数据与处理
master_hunter的博客
06-14 6584
由于在Pandas中经常要处理到时间序列数据，需要把一些object或者是字符、整型等某列进行转换为pandas可识别的datetime时间类型数据，方便时间的运算等操作。正好原来有篇文章特别是讲述一文速学-Pandas处理时间序列数据操作详解。这篇文章忽略掉了如何转换为时间序列数据，正好补上，这样就实现的Pandas处理时间数据的全部内容和方法了。大家如果经常要使用到pandas dataframe处理时间数据不妨将两篇文章细读收藏，可以解决绝大多数处理时间序列的问题。有任何疑惑或者是问题可随时在评论区提
【python】pandas:DataFrame合并技巧详解
MAOZI8的博客
06-17 4812
本文介绍了Pandas库中DataFrame合并的几种常用方法，包括基于键的合并（merge）、沿着轴合并（concat）、基于索引的合并（join）以及追加行（append）。本文将详细介绍Pandas库中DataFrame合并的几种常用方法，包括基于键的合并（merge）、沿着轴合并（concat）、基于索引的合并（join）以及追加行（append）。基于键的合并是最常用的DataFrame合并方法之一。它类似于SQL中的JOIN操作，可以根据两个DataFrame之间的共同列（键）进行合并。
Pandas—dataframe数据分析
qq_57669293的博客
04-23 1694
()方法返回的是去重之后的不同值，而nunique()方法则直接返回不同值的个数，并且在len（unique（））是包含空值的返回值，而nunique（）是不包含空值的，但是nunique（dropna=False。dataframe没有unique（）这个方法，只有nunique（）这个方法，而series有unique（）方法也有nunique（）方法。聚合函数有：max（），min（），mean（），count（），value_count（），unique（）,nunique（）等等。
Pandas中的DataFrame格式数据详细使用教程
最新发布
呱牛 Just do IT
03-17 2088
在Python中，pandas 是一个强大的数据处理库，广泛应用于数据分析和操作结构化的数据。其中，DataFrame 是 pandas 中的核心数据结构之一，类似于一张二维表格，能够高效地存储和处理各种数据。
Pandas 数据结构——DataFrame
toufaduoduo369的博客
06-14 8456
DataFrame 是 Pandas 中的另一个核心数据结构，用于表示二维表格型数据。DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。DataFrame 提供了各种功能来进行数据访问、筛选、分割、合并、重塑、聚合以及转换等操作。
Pandas之DataFrame详解
ytp552200ytp的博客
04-09 6635
二维数据，Series容器，既有行索引，又有列索引 1. 创建DataFrame 1.1 通过list 创建DataFrame 需要指定 data，index 行，columns 列 指定data和index/columns是list类型或者 np.arange df1 = pd.DataFrame(data=[[1, 2, 3], [11, 12, 13]], index=['r_1', 'r_2'], columns=['A', 'B', 'C']) df2 = pd.Da...
Pandas(第七集：DataFrame介绍以及创建方式)
MMF博客园
05-10 606
Pandas(第七集：DataFrame介绍以及创建方式)
详解pandas.DataFrame中删除包涵特定字符串所在的行
09-19
在数据分析和处理中，Pandas库的DataFrame是一个非常强大的数据结构。它允许我们进行各种复杂的操作，包括数据清洗、筛选和删除。当我们需要从DataFrame中删除包含特定字符串的行时，Pandas提供了一些方法来实现这一...
Pandas中DataFrame的分组/分割/合并的实现
09-19
### Pandas中DataFrame的分组、分割与合并详解 #### 一、Pandas DataFrame 分组操作 在数据分析中，分组是一种常见的需求，它可以帮助我们更好地理解和总结数据。Pandas 提供了强大的分组功能，使得这一过程变得...
Pandas常用类：Series，DataFrame数据结构
关关难过关关过
10-02 1990
Pandas中有很多类，但是常用的类有三个：Series，DataFrame，Index.Series：基本数据结构，一维标签数据，能保存任何数据类型DataFrame：基本数据结构，一般为二维数组，是一组有序的列文章篇幅较长，可以通过左下角的目录来帮助查看。
Python数据分析——pandas数据结构（DataFrame）
ChristensonLee的博客
05-08 5367
一、pandas数据结构–DataFrame DataFrame 是表格型的数据结构，每列值的数据类型可以不同，也可以相同 DataFrame 常用于二维数据。 DataFrame 的属性： values,index,columns,dtypes 二、创建DataFrame对象 1.格式：pandas.DataFrame(data[,index[,columns]]) 参数说明： data：是输入给DataFrame构造器的数据 index：是DataFrame对象中行索引的标签。 columns：
十三、DataFrame表格型数据结构
m0_61834747的博客
11-11 3057
series是有一组数据与一组索引（行索引）组成的数据结构，而dataframe是由一组数据与一对索引（行索引和列索引）组成的表格型数据结构。之所以叫表格型数据结构，是因为dataframe的数据形式和Excel的数据存储形式很相近，接下来的章节主要围绕dataframe这种表格型数据展开。下面就是一个简单的dataframe数据结构
Pandas 01- Series
Jay_fearless的博客
09-29 695
学习使用Series类型并用其创建DataFrame类型
pandas 的数据类型简单介绍-Series 与 DataFrame
一分耕耘一分收获
11-08 5681
目录 1. Series 1.1Series 定义 1.2Series 构造 2. DataFrame 2.1 DataFrame 定义 2.2 DataFrame 构造 2.2.1 对列表的转换和构造 2.2.2 对字典的转换和构造 2.2.3对元组的转换和构造 Pandas 的主要数据结构是 Series （一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理我们目前绝大多数应用领域里的典型用例。 1. Series 1.1Series 定义...
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pandas的数据格式最常用的为Series和DataFrame两种类型，以下分别对两种类型的索引和数据选取方式进行了总结整理。 1、Series格式 Series格式很简单，只有两列，一列索引，一列为值，按照是否自定义索引类型，分为两种情况进行讨论： 1）默认索引类型，即由系统自动添加从0开始按序增加的索引 import pandas as pd ser=pd.Series(['Oh...
Pandas之数据结构解析——Series的介绍
cyf_py的博客
08-31 2586
作为数据分析师，在日常生活中我们会接触到各种各样的需求，其中excel更必不可少，面对庞大数据量，快速的需求我们该如何处理，这时Pandas就显得举足轻重，可以快速有效的处理表格数据，实现快速并准确的输出。 1.Pandas的数据结构详细介绍 Pandas中一共有三种数据结构，分别为Series（一维数据结构）、DataFrame（二维表格型数据结构）、Multilndex（三维数据结构）。 我们今天先来详细的了解下Series的内容： Series是一个类似于一维数组的数据结构，它能够保存任何类型
python中series是什么意思,python数据类型中series与array的区别
weixin_26742753的博客
03-25 2528
在python处理数据时，数据标准化函数StandardScaler进行标准化数据框的某一列数据时，直接选择数据框的某列进行标准化报错：from sklearn.preprocessing import StandardScalerStandardScaler().fit_transform(data['Amount'])报错提醒显示，函数需要的是二维数组，但是命令输入的是一维数组，如果你的数据是...
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