pandas的数据结构（Series和DataFrame）

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1，Series创建

　　1）列表+[索引]， 索引不填时默认从0-N

　　from pandas import Series , DataFrame

　　weight = [3.5065,  3.4882,  3.4849,  3.4885,   3.4942 ]

　　ses = Series(data = weight)
　　print (ses)

　　2）列表+索引　　

　　from pandas import Series , DataFrame

　　weight = ["重量/g",   3.5065,  3.4882,  3.4849,  3.4885,   3.4942 ]
　　index = ["批次",  1, 2,  3,  4, 5, ]
　　ses2 = Series(data = weight, index = index)
　　print (ses2)

　　3）采用字典创建// 字典中的key转化为Series中的index， value转化为data值//

 　　from pandas import Series,DataFrame
　　 weight_dic = {
　　　　　　　　"批次":"重量/g",  1: 3.5065,  2:3.4882, 3:3.4849, 4:3.4885 ,  5:3.4942
　　　　　　　　}
　　 ses3 = Series(data = weight_dic)
　　 print (ses3)

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2， DataFrame

　　1）通过二维数组创建， [index], [columns]可选，若无，则默认0-N

　　from pandas import Series,DataFrame
　　weights = [
               　　 [3.5065,  3.4882,   3.4849,  3.4885,   3.4942],
               　　 [3.5086,  3.5085,   3.4943,  3.5032,   3.4884, ],
                　　[3.5009,  3.4884,   3.5012,   3.5104,    3.5184 ,],
               　　 ]
　　df = DataFrame(data = weights)
　　print (df)

　　2)增加index, columns

　　　　from pandas import Series,DataFrame
　　　　weights = [
               　　　　 [3.5065,  3.5086,  3.5009 ],
               　　　　 [3.4882,  3.5085,  3.4884 ],
               　　　　 [3.4849 , 3.4943,  3.5012 ],
                　　　　[3.4885 , 3.5032,  3.5104 ],
               　　　　 [3.4942 , 3.4884,  3.5184],               
               　　　　 ]
　　　　index = [ 1, 2, 3,  4,  5,  ]
　　　　columns = ["A样品重量/g",  "B样品重量/g",   "C样品重量/g", ]
　　　　df2 = DataFrame(data = weights,  index=index,    columns=columns )
　　　　print (df2)

        3)通过字典创建  字典的key转化为columns， value转化为data值、

      　　value以list形式存储，可增加index行索引　　　

　　

　　　　

pandas的数据结构（Series和DataFrame）

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