Python编程基础课件 8.3.2 Pandas核心数据结构.pptxVIP

pandas核心数据结构

带标签的一维同构数组，或定长的字典序列Series由一组数据值和标签组成Series语法：pandas.Series(data,index,dtype,name,copy)data：一组数据(ndarray、list、dict等类型)index：数据索引标签，默认从0开始index0123data0.8010000.0334230.7575750.474346dtype：float64dtype：数据类型name：名称copy：拷贝数据，默认为False

Series案例importnumpyasnpimportpandasaspdarr=np.linspace(10,20,5)#没有指定标签，默认从0开始s11=pd.Series(arr)print(未指定标签：+\n+str(s11))#通过numpy数组设置标签index1=np.array([1,2,3,4,5])s12=pd.Series(arr,index=index1)print(通过numpy数组设置标签：+\n+str(s12))#手动设置标签s13=pd.Series(arr,index=[标签1,标签2,标签3,标签4,标签5])print(手动设置标签：+\n+str(s13))

Series案例print(通过位置索引获取数据：+str(s13[2]))print(通过标签索引获取数据：+str(s13[标签3]))print(通过位置切片获取数据：+\n+str(s13[1:4]))通过位置索引获取数据：15.0通过标签索引获取数据：15.0

Series案例#包前也包后print(通过标签切片获取数据：+\n+str(s13[标签2:标签5]))print(获取标签：+str(s13.index))print(获取数据：+str(s13.values))获取标签：Index([标签1,标签2,标签3,标签4,标签5],dtype=object)获取数据：[10.12.515.17.520.]

由行列数据组成的二维表结构由相同索引的Series组成的字典类型DataFrame语法：pandas.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy)data：一组数据(series、ndarray、list、dict等类型)index：行标签columns：列标签dtype：数据类型copy：拷贝数据，默认为Falseindex0123name小明小红小华小东agender男女男男rating3.54.43.42.8行列

DataFrame案例importnumpyasnpimportpandasaspddata1=np.array([[84,79,92],[75,69,88],[95,83,86],[88,93,76]])通过ndarry创建DataFrameindex1=[张三,李四,王五,赵六]columns1=[语文,数学,英语]df1=pd.DataFrame(data1,index1,columns1)print(1-通过ndarray创建：+\n+str(df1))

DataFrame案例importnumpyasnpimportpandasaspddata2=[[95,65,75],[70,95,88],[80,90,86],[90,93,80]]通过list创建DataFrameindex2=[郭靖,黄蓉,杨康,杨过]columns2=[武力值,智商,情商]df2=pd.DataFrame(data2,index2,columns2)print(2-通过list创建：+\n+str(df2))

DataFrame案例importnumpyasnpimportpandasaspddata3={吕布:[100,43,40,20],关羽:[98,82,79,60],赵云:[99,87,89,99],马超:[97,85,62,55]}通过dict创建DataFrameindex3=[武力值,统率,智力,人格]df3=pd.DataFrame(data3,index=index3)print(3-通过dict创建：+\n+str(df3))

DataFrame案例importnumpyasnpimportpandasaspdarr=np.array([99,87,89,99])s1