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Pandas高级数据结构-创建方式

发布于2020-03-10 20:19     阅读(137)     评论(0)     点赞(24)     收藏(0)



Series的介绍

series的创建

  • 1.通过列表创建
import numpy as numpy
import pandas as pd
s1 = pd.Series([1,2,3,4])
s1

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64
  • 2.通过数组创建
s2 = pd.Series(np.arange(1,6))
s2


0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int32

** 注意:上述两种方式的创建方法列表是int64 数组是int32

DataFrame

DataFrame创建


  • 1.列表、元组、数组构成的字典创建dataframe
# 字典的键变成列 值变成行填充进去
data = {
    'A':[1,2,3,4],
    'B':(5,6,7,8),
    'C':np.arange(9,13)
}
frame = pd.DataFrame(data)
frame

	A	B	C
0	1	5	9
1	2	6	10
2	3	7	11
3	4	8	12
  • 2.Series构成的字典构造dataframe
pd1 = pd.DataFrame({'a':pd.Series(np.arange(3)),
             'b':pd.Series(np.arange(3,5))})
pd1

	a	 b
0	0	3.0
1	1	4.0
2	2	NaN
# 共用一个索引 如果一个列中没有这行的索引则用nan填充
  • 3.构造二维数据对象
arr1 = np.arange(12).reshape(4,3)
arr1

array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11]])


frame1 = pd.DataFrame(arr1)
frame1

	0	1	2
0	0	1	2
1	3	4	5
2	6	7	8
3	9	10	11
# 通过二维数组更能清楚的明白numpy和pandas之前的关系
  • 4.字典构成的列表构造dataframe
l1 = [{'apple':3.6,'banana':5.6},{'apple':3,'banana':5},{'apple':3.2}]
pd3 = pd.DataFrame(l1)
pd3


   apple	banana
0	3.6	     5.6
1	3.0	     5.0
2	3.2	     NaN
#把列表中的索引下标当作行索引 字典里的键同样是作业列索引 然后依次从0开始对于行索引
  • 5.Series构成的列表构造dataframe
l2 = [pd.Series(np.random.rand(3)),pd.Series(np.random.rand(2))]
pd4 = pd.DataFrame(l2)

pd4

       0			1	      2
0	0.998996	0.960031	0.988391
1	0.649718	0.316651	NaN

# 列下标作为行索引 series的索引作为列索引 然后依次填入值

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44984627/article/details/104746098







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作者:898shd

链接:https://www.pythonheidong.com/blog/article/251462/b86ce08db78ce5c36866/

来源:python黑洞网

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