Pandas熊貓框架

用于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，同時(shí)也提供數(shù)據(jù)清洗功能。

利器之一：DataFrame DataFrame是Pandas中的一個(gè)表格型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，包含有一組有序的列，每列可以是不同的值類型(數(shù)值、字符串、布爾型等)，DataFrame即有行索引也有列索引，可以被看做是由Series組成的字典。

利器之一：Series 它是一種類似于一維數(shù)組的對(duì)象，是由一組數(shù)據(jù)(各種NumPy數(shù)據(jù)類型)以及一組與之相關(guān)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽(即索引)組成。僅由一組數(shù)據(jù)也可產(chǎn)生簡單的Series對(duì)象。

下載 pip install pandas

導(dǎo)包 from pandas import Series,DataFrame

In [8]:

from pandas import Series,DataFrame"""series 創(chuàng)建一行一列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)data 數(shù)據(jù)index 索引，可重復(fù)，可以訪問所有指定相同的索引 """ s = Series(data=['a','b','c','d'],index=(1,2,3,4)) print("Series\n",s) print("Series訪問",s[1],s[2]) # print("Series訪問",s[5]) # KeyError Series1 a 2 b 3 c 4 d dtype: object Series訪問 a b

Series追加數(shù)據(jù)

In [12]:

s1 = s.a

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Pandas熊猫框架的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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