概述
pandas包含两种数据结构,DataFrame和Series,分别表示二维数据结构和一维数据结构
Series
表示一维数据结构,也是包含两部分,左侧索引部分和右侧数据部分
一些常用的操作
Series的三种创建方式
s1=pd.Series([1,2,3,'tom',True])
s1
s2=pd.Series(['tom','jack','dane'],index=['001','002','003'])
s2
s3=pd.Series({'tom':'001','jack':'002'})
s3
Series的常见操作
s1.index
s1.values
s1[3]
type(s1[3])
type(s1[0])
type(s1[4])
type(s1[[0,1]])
s1[[0,1]]
DataFrame
表示二维数据结构,包含两部分,左侧索引部分和右侧数据部分
一些常用的操作
dataframe的创建方式
pd.read_csv()
pd.read_excel()
pd.read_sql()
data={
'id':[1,2,3],
'name':['tom','jack','dane']
}
df=pd.DataFrame(data)
df
dataframe的常见操作
df.dtypes
df.columns
df.index
df['id']
type(df['id'])
df[['name','id']]
type(df[['name','id']])
df.head(1)
df.tail(1)
df.loc[0]
type(df.loc[0])
df.loc[1:2]
type(df.loc[0:1])
DataFrame和Series的转换关系
dataframe是二维的series是一维的,在数据处理的过程中,经常会遇到两种数据类型相互转换的情况
仅需记住一下规则即可区分数据类型是那种
如果仅一行或者一列数据,那么数据类型就是Series
如果多行或者多列,那么数据类型就是DataFrame
Original: https://blog.csdn.net/weixin_44745147/article/details/122743792
Author: Antg
Title: pandas学习之数据类型
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