Series和DataFrame

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•pandas数据结构介绍：

pandas中两大主要的数据结构Series和DataFrame

Series是一种类似一维数组的对象，它由一组数据（numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成，

DataFrame是一种二维数据结构，是一种表格类型的数据结构（简单的理解像excel），每列可以是不同类型的值。既有行索引也有列索引

•Series

series是能够储存任意形式有标签的一维数组

~用列表创建一个series

1 #列表创建series
2 s1=Series(["I","love","pandas"])
3 s1

0         I
1      love
2    pandas
dtype: objec

1 s1.values#series中的值

array([‘I‘, ‘love‘, ‘pandas‘], dtype=object)

1  s1.index#series中的索引（没添加自动生成的）

RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

添加标签

1 #自创索引值
2 s2=Series(["I","love","pandas"],index=list("abc"))
3 s2

a         I
b      love
c    pandas
dtype: object

根据标签获取值

1 s2["a":"b"]

a       I
b    love
dtype: object



~用字典创建一个series

1 s={"a":2,"b":3,"c":4}
2 s3=Series(s)#k为标签，v为值
3 s3

a    2
b    3
c    4
dtype: int64

可以对索引赋值来修改索引

1 s3.index=list("xyz")
2 s3

x    2
y    3
z    4
dtype: int64


Series运算：会自动对齐不同的索引

1 s4=Series([4,5,6],index=list("axy"))
2 s4

a    4
x    5
y    6
dtype: int64

1 s3*s4

a     NaN
x    10.0
y    18.0
z     NaN
dtype: float64

•DataFrame
DataFrame可以被看作Series组成的字典（共用同一索引）

~字典嵌套字典创建

dict1={"i":{"a":1,"b":2,"c":3},"l":{"a":"x","b":"y","c":"z"},"p":{"a":3,"b":4,"c":5}}
df1=pd.DataFrame(dict1)#i、l、p为列名，a、b、c为索引
df1

1 df1["I"]#选取其中一列，看是否为series

a    1
b    2
c    3
Name: i, dtype: int64

1 type(df1["i"])

a    1
b    2
c    3
Name: i, dtype: int64

所以DataFrame的每行每列都是一个Series

1 df1.columns=list("bqp")
2 df1.index=list("dfg")
3 df1

增加列

1 df1["D"]=np.arange(3)#直接写出列名赋值即可
2 df1

del 删除列

1 del df1["D"]
2 df1

~列表组成的字典创建（是没有编写索引的）

1 dict2={"a":[1,2,3,4],"b":[3,3,4,2],"c":[4,2,4,6]}
2 df2=DataFrame(dict2,index=np.arange(4))
3 df2

~数组创建

1 array1=[["y","z","l"],["e","j","n"]]
2 dt3=pd.DataFrame(array1,columns=[‘A‘,"B","C"],index=[‘noe‘,‘two‘])
3 print(dt3)

     A  B  C
noe  y  z  l
two  e  j  n

#T用于转置
dt3.T

Series和DataFrame

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原文地址：https://www.cnblogs.com/ye20190812/p/13395954.html