Series
Series 类似一维数组，由一组数据及一组相关数据标签组成。使用pandas的Series类即可创建。
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import pandas as pds1 = pd.Series(['a', 'b', 'c,', 'd'])print(s1) |
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#输出： 0 a # 1 b# 2 c# 3 d# dtype: object |
上面是传入一个列表实现，上面的0，1，2，3就是数据的默认标签。另外可以通过index属性自定义标签。
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s2 = pd.Series(['1', '2', '3,', '4'],index=['a', 'b', 'c,', 'd']) # index设置自定义索引print(s2) |
另外Series还可以通过字典传参。
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s3 = pd.Series({'a':1,'b':2})print(s3.values) # 通过values获取它的值 |
DataFrame
DataFrame是由一组数据和一组索引组成的数据结构,有行索引和列索引。和excel类似，是一种表格型数据结构。下面的就是一种简单的DataFrame数据格式
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技能 0 python 1 Java |
DataFrame类中可传入列表实例化一个dataframe的表格数据对象，此时行和列索引默认都是0.常见的是传入嵌套的列表，嵌套的里面的列表也可以是元祖，如果不指定索引行列索引都是从0，1开始自增，并可以通过columns、index自定义的列索引和行索引。详见下面的代码。
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import pandas as pddf2 = pd.DataFrame([('a','A'),('b','B'),('c','C'),('d','D')]) # 传一个嵌套列表,嵌套里的数据可以是元祖，也可是列表print(df2) |
输出的格式如下：
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0 10 a A 1 b B 2 c C 3 d D |
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df3 = pd.DataFrame([('a','A'),('b','B'),('c','C'),('d','D')],columns=['小写','大写'])print(df3) |
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小写 大写 0 a A1 b B2 c C3 d D |
DataFrame类中也可传入字典来实例化一个dataframe的表格数据对象,此时字典的key就相当于列索引，此时行索引默认还是从0开始，另外也可通过 index来自定义列索引。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://juejin.im/post/5cc0895a5188250a80187d2e
