利用Python进行数据分析(7) pandas基础: Series和DataFrame的简单介绍
2017 年 8 月 9 日 17:02 利用 Python 进行数据分析 (7) pandas 基础 : Series 和 DataFrame 的简单介绍 一、 pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包，主要目的是为了 数据分析 。它提供了大量高级的 数据结构 和 对数据处理 的方法。 pandas 有两个主要的数据结构： Series 和 DataFrame 。 二、 Series Series 是一个 一维数组对象 ，类似于 NumPy 的一维 array 。它除了包含一组数据还包含一组索引，所以可以把它理解为一组带索引的数组。 将 Python 数组转换成 Series 对象： 将 Python 字典转换成 Series 对象： 当没有显示指定索引的时候， Series 自动以 0 开始，步长为 1 为数据创建索引。 你也可以通过 index 参数显示指定索引： 对于 Series 对象里的单个数据来说，和普通数组一样，根据索引获取对应的数据或重新赋值； 不过你还可以传入一个索引的数组来获取数据或未数据重新赋值： 想要单独获取 Series 对象的索引或者数组内容的时候，可以使用 index 和 values 属性，例如： 对 Series 对象的运算（索引不变）： 三、 DataFrame DataFrame 是一个 表格型 的数据结构。它提供 有序的列 和 不同类型的列值 。 例如将一个由 NumPy 数组组成的字典转换成 DataFrame 对象： DataFrame 默认根据列名首字母顺序进行排序，想要指定列的顺序？传入一个列名的字典即可： 如果传入的列名找不到，它不会报错，而是产生一列 NA 值： DataFrame 不仅可以以字典索引的方式获取数据，还可以以属性的方法获取，例如： 修改列的值： 删除某一列： 安装步骤已经在首篇随笔里写过了，这里不在赘述。 利用 Python 进行数据分析 (1) 简单介绍 接下来一篇随笔内容是： 利用 Python 进行数据分析 (8) pandas 基础 : Series 和 DataFrame 的基本操作 ，有兴趣的朋友欢迎关注本博客，也欢迎大家添加评论进行讨论。 作者： backslash112 出处： http://sirkevin.cnblogs.com/ GitHub ： https://github.com/backslash112/ 本文版权归作者和博客园共有，欢迎转载，但未经作者同意必须保留此段声明，且在文章页面明显位置给出原文连接，否则保留追究法律责任的权利。 来自 < http://www.cnblogs.com/sirkevin/p/5741853.html