Pandas數據結構簡介

Series

Series 相似一維數組，由一組數據及一組相關數據標籤組成。使用pandas的Series類便可建立。

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

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

上面是傳入一個列表實現，上面的0，1，2，3就是數據的默認標籤。另外能夠經過index屬性自定義標籤。

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

另外Series還能夠經過字典傳參。

s3 = pd.Series({'a':1,'b':2})
print(s3.values)  # 經過values獲取它的值複製代碼

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相似，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複製代碼

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，嵌套的裏面的列表也能夠是元祖，若是不指定索引行列索引都是從0，1開始自增，並能夠經過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,嵌套裏的數據能夠是元祖，也但是列表
print(df2)複製代碼

輸出的格式以下：    

    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)複製代碼

    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就至關於列索引，此時行索引默認仍是從0開始，另外也可經過 index來自定義列索引。