pandas 处理 excel 文件之 Series & DataFrame 篇

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于 2020-06-04 15:00:06 发布 · 1k 阅读

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本文详细介绍了如何使用pandas库处理Excel文件，包括创建Series和DataFrame的方法，如Series.at用于处理特定单元格，DataFrame通过多种方式构建。还讲解了数据获取方式和常用方法，如reindex进行重新索引，drop删除行或列，算数运算，sort_values进行排序，以及groupby和agg进行数据分组和统计计算。

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创建Series

import pandas as pd 
#从字典创建
dict = {'id':'1','name':'dekyi','age':'29'}
s = pd.Series(dict)
print(s)
结果：
id          1
name    dekyi
age        29
dtype: object

#从列表创建
list = [1,'dekyi',29]
s1 = pd.Series(list,index=['id','name','age'])
print(s1)
结果：
id          1
name    dekyi
age        29
dtype: object
或者不指定索引
print(pd.Series([1, 2, 3, 4]))
结果：
0    1
1    2
2    3
3    4
dtype: int64

import pandas as pd
s1 = pd.Series([1,2,3],index=[1,2,3],name='a')
s2 = pd.Series([10,20,30],index=[1,2,3],name='b')
s3 = pd.Series([100,200,300],index=[1,2,3],name='c')
#从字典形式加进DataFrame,series是列
df1 = pd.DataFrame({s1.name:s1,s2.name:s2,s3.name:s3})
print(df1)
结果：
   a   b    c
1  1  10  100
2  2  20  200
3  3  30  300
#从列表形式加进DataFrame,series是行
df2 = pd.DataFrame([s1,s2,s3])
print(df2)
结果：
     1    2    3
a    1    2    3
b   10   20   30
c  100  200  300

特别的，如果s1,s2,s3的名字不一