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这篇文章将为大家详细讲解有关二维dataframe中类Series操作是怎么样的,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
pandas简介
pandas是python数据分析领域最为经典的库之一,基于numpy构建。
pandas中常用的数据结构有:
1,Series:一维数组,有index。Series中只允许存储同种类型数据。
2,DataFrame:二维的表格型数据结构。可以将DataFrame理解为Series的容器。
3,Panel :三维的数组。可以理解为DataFrame的容器。
你发现 pandas库的名字和这三种数据结构名字的关系了吗?本节和接下来的几节我们介绍DataFrame。DataFrame是python在数据分析领域使用最广泛的数据结构。具有以下优点:
数据直观 ———— 就像一个excel表格
功能强大 ———— 极其丰富的方法
DataFrame的概要如下:
DataFrame是一个Series容器,创建和索引方式和Series很像。
DataFrame可以看成是一个有index和columns名称的array,支持向量化。
你可以像操作excel表一样操作DataFrame:插入行和列,排序,筛选……
你可以像操作SQL数据表一样操作DataFrame:查询,分组,连接……
本节我们介绍DataFrame的类Series操作。
一、创建DataFrame
1,类型转换法
2,文件导入法
3,逐列生成法
二,DataFrame的索引
DataFrame的索引和Series非常相似,支持下标索引,标签索引和布尔索引(标签指index或columns)。通常可以通过以下一些方式实现:方括号[],句点符号,loc,iloc,ix。最常使用的是方括号,loc,和iloc。
1,仅选择行
2,仅选择列
3,同时选择行和列
4,布尔索引
关于二维dataframe中类Series操作是怎么样的就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。
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