Series 一维数据对象

创建 Series

列表形式创建指定索引创建传入一个字典 import pandas as pd print('\n用列表创建') s1 = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd']) print(s1) print('\n用指定索引创建') s2 = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd']) print(s2) print('\n传入一个字典') s3 = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}) print(s3)

获取索引

直接用 index 方法就可以获取其索引

# 获取索引 print(s1.index) # 列表形式插入的数据 print(s2.index) # 指定索引插入的数据 print(s3.index) # 字典形式插入的数据

获取值

直接用 values 方法就可以获取其值

# 获取索引 print(s1.values) # 列表形式插入的数据 print(s2.values) # 指定索引插入的数据 print(s3.values) # 字典形式插入的数据

DataFrame 表格数据结构

series 是一组数据 + 索引。 DataFrame 是一组数据 + 一对索引，该模式与 Excel 的数据储存非常相似，我们主要也用 DataFrame 进行操作

创建 DataFrame

列表形式创建

print('\n传入列表') # 只传入一个列表时，会显示成一列，且都是从0开始 df1 = pd.DataFrame(['a', 'b', 'c'])

嵌套列表或元组

print('\n传入嵌套列表或元组') df2 = pd.DataFrame([['a', 'A'], ['b', 'B'], ['c', 'C']])

指定行、索引

print('\n指定行、索引') df3 = pd.DataFrame( [['a', 'A'], ['b', 'B'], ['c', 'C']], columns=['小写', '大写'], # 指定列 index=['一', '二', '三'], # 指定行(索引) )

传入字典

print('\n传入字典') data = {'小写':['a','b','c'],'大写':['A','B','C']} df4 = pd.DataFrame(data)

传入字典,设置索引

print('\n传入字典,设置索引') data = {'小写':['a','b','c'],'大写':['A','B','C']} df5 = pd.DataFrame(data,index=['一', '二', '三'])

获取

获取列索引

用 columns 获取列索引 print(df4.columns)

获取行索引

用 index 获取行索引 print(df4.index)

获取 DataFrome 的值

该板块 会单独写一篇文章来讲解