pandas之DataFrame与Series实例详解

最新推荐文章于 2025-06-18 16:41:24 发布

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最新推荐文章于 2025-06-18 16:41:24 发布 · 679 阅读

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本文详细介绍了Python数据科学库Pandas中的DataFrame和Series数据结构。从创建、操作到数据清洗，全方位展示了这两个核心组件的用法，帮助读者深入理解如何在实际数据分析中有效利用它们。

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import numpy as np
import pandas as pd


# =====pandas数据结构：1、Series对象；2、DataFarme对象======
# =========创建一个Series对象==========
# 参数data：可以是任意数据对象，比如：字典、列表、numpy数组,(不能为空)
# 参数index：是对data的索引值，类似字典的key,(可省略)
# my_series = pd.Series(data, index)
countries = ['USA', 'Nigeria', 'France', 'Ghaha']
my_data = [100, 200, 300, 400]
my_series_01 = pd.Series(my_data, countries)
#print(my_series_01)

my_series_02 = pd.Series(my_data)
#print(my_series_02)

my_data_02 = {'a':50, 'b':60, 'c':70, 'd':80}
my_series_03 = pd.Series(my_data_02)
#print(my_series_03)

# ===========从Series中获取数据==============
# 访问Series中的数据类似与Python中字典
series_data_01 = my_series_01['USA']
#series_data_01 = my_series_01['Nigeria']
#series_data_01 = my_series_01['France']
#series_data_01 = my_series_01['Ghaha']
#print(series_data_01)

series_data_02 = my_series_02[0]
#series_data_02 = my_series_02[1]
#series_data_02 = my_series_02[2]
#series_data_02 = my_series_02[3]
#print(series_data_02)

series_data_03 = m