Pandas简单入门

1.Pandas 基本数据结构 series

series 就是给数组加了一个索引id,变成一个tuple(id,value)
比如 filename 这个series 中的值为 (19576, u’image/val2014_resized/COCO_val2014_000000116696.jpg’)
初始化series obj = Series([4, 7, -5, 3])
遍历名字为col的series

             for i in col.iteritems():
                            print j[0] # j[0] j[1] 分别啥id和value

2.Pandas 基本数据结构 DataFrame

DataFrame 可以看做是series的字典,(里面存放 id series) 比如 data中的[(0,file_name),(1,image_id),(2,caption)]
初始化 DataFrame
caption_data = pd.DataFrame.from_dict(data) #这里data是 [{},{},{}]
遍历 DataFrame:

        for c, col in annotations.iteritems(): #其中c是DataFrame中series的名称,col 是每个series的值
            if c == 'file_name':    
                for j in col.iteritems():   # 遍历名字为file_name的series
                    print j
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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