Python中Pandas數據結構的示例分析

這篇文章將為大家詳細講解有關Python中Pandas數據結構的示例分析，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

Series

Series 類似一維數組，由一組數據及一組相關數據標簽組成。使用pandas的Series類即可創建。

import pandas as pd
s1 = pd.Series(['a', 'b', 'c,', 'd'])
print(s1)

#輸出： 0   a 
#   1   b
#   2   c
#   3   d
#   dtype: object

上面是傳入一個列表實現，上面的0，1，2，3就是數據的默認標簽。另外可以通過index屬性自定義標簽。

s2 = pd.Series(['1', '2', '3,', '4'],index=['a', 'b', 'c,', 'd']) # index設置自定義索引
print(s2)

另外Series還可以通過字典傳參。

s3 = pd.Series({'a':1,'b':2})
print(s3.values) # 通過values獲取它的值

DataFrame

DataFrame是由一組數據和一組索引組成的數據結構,有行索引和列索引。和excel類似，是一種表格型數據結構。下面的就是一種簡單的DataFrame數據格式

   技能 
 0  python 
 1  Java

DataFrame類中可傳入列表實例化一個dataframe的表格數據對象，此時行和列索引默認都是0.常見的是傳入嵌套的列表，嵌套的里面的列表也可以是元祖，如果不指定索引行列索引都是從0，1開始自增，并可以通過columns、index自定義的列索引和行索引。詳見下面的代碼。

import pandas as pd
df2 = pd.DataFrame([('a','A'),('b','B'),('c','C'),('d','D')]) # 傳一個嵌套列表,嵌套里的數據可以是元祖，也可是列表
print(df2)

輸出的格式如下：

  0   1 

0  a  A 

1  b  B 

2  c  C 

3  d  D

df3 = pd.DataFrame([('a','A'),('b','B'),('c','C'),('d','D')],columns=['小寫','大寫'])
print(df3)

  小寫 大寫 

0 a    A

1 b    B

2 c    C

3 d    D

DataFrame類中也可傳入字典來實例化一個dataframe的表格數據對象,此時字典的key就相當于列索引，此時行索引默認還是從0開始，另外也可通過 index來自定義列索引。

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