python pandas中series與dataframe數(shù)據(jù)類型屬性及操作基礎(chǔ)

2019-11-09 19:26:30

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供稿：網(wǎng)友

一）屬性

series ：.index,.values, .name,.index.namedataframe ：.columns, .index,.values

二）創(chuàng)建方法 series: 一組數(shù)組（列表或元組），series除了一組數(shù)據(jù)外還包括一組索引（即只有行索引），索引可自行定義也可利用Series(),自動生成索引； dataframe: 是表格型數(shù)據(jù)，既有行索引又有列索引，每列數(shù)據(jù)可以為不同類型數(shù)據(jù)（數(shù)值、字符串、布爾型值），可利用DataFrame（其他數(shù)據(jù)，dataframe屬性)指定dataframe的屬性創(chuàng)建dataframe。

三）實例 3.1 創(chuàng)建series及其屬性展示實例

代碼

#創(chuàng)建seriesimport pandas as pdobj_list=[1,2,3,4]obj_tuple=(4,5,6,7)obj_dict={'a':[1,2],'b':[2,3],'c':[3,4],'d':[4,5]}obj_series_list=pd.Series(obj_list)#通過列表創(chuàng)建seriesobj_series_tuple=pd.Series(obj_tuple,index=list('abcd'))#通過元組創(chuàng)建seriesobj_series_dict=pd.Series(obj_dict)#通過字典創(chuàng)建series#定義屬性obj_series_list.index.name='zimu'obj_series_list.name='data'運行結(jié)果

#通過列表創(chuàng)建serieszimu0 11 22 33 4Name: data, dtype: int64#通過元組創(chuàng)建seriesa 4b 5c 6d 7dtype: int32#通過字典創(chuàng)建seriesa [1, 2]b [2, 3]c [3, 4]d [4, 5]dtype: object<class 'pandas.core.series.Series'> int64RangeIndex(start=0, stop=4, step=1, name=u'zimu') zimu[1 2 3 4] data

3.2創(chuàng)建dataframe及其屬性展示實例在構(gòu)建DataFrame時，最常用的就是先創(chuàng)建一個data，data一般可以是字典和數(shù)組，再用a=DataFrame(data)來轉(zhuǎn)換為DataFrame結(jié)構(gòu)。在DataFrame（data）時也可以同時傳入index和columns參數(shù)，兩個參數(shù)必須是list列表型

1)由數(shù)組、列表或元組組成的字典：，每個序列變成DataFrame的一列，所有序列的長度必須相同代碼

運行結(jié)果

#通過字典創(chuàng)建dataframe a b c d0 1 2 3 41 2 3 4 5#通過矩陣創(chuàng)建dataframe 0 1 2 3one 1 2 3 4two 3 4 5 6#通過series創(chuàng)建dataframe 0 1 2 30 11 12 13 141 21 22 23 24#通過其他dataframe創(chuàng)建dataframe 0 1 2 a0 11.0 12.0 13.0 NaN1 21.0 22.0 23.0 NaNone NaN NaN NaN NaN0 float641 float642 float64a float64dtype: object[[ 11. 12. 13. nan] [ 21. 22. 23. nan] [ nan nan nan nan]]Index([0, 1, 2, u'a'], dtype='object')Index([0, 1, u'one'], dtype='object')

注意： 1）由series構(gòu)成的dataframe，可以合成原series索引，也可以自定義索引，但索引長度要和dataframe行數(shù)一致 2）由其他dataframe組成的dataframe，當(dāng)自定義索引與原來dataframe不一樣時，新的dataframe會增加自定義索引行，其values=nan。