Pandas基础-Series与DataFrame
一、Series:
1,介绍:Series是以中类似于一维数组的对象,由一维数组以及与之相关的标签组成
特点:索引在左边,值在右边。在创建时,若我们未给数据指定索引,Series会自动创建一个0到N-1的整数型索引
2.通过字典创建
d_data中和states中索引相同的值将被展示出来,而d_data中没有的显示未NaN
二、DataFrame
1.DataFrame是一个表格型的数据结构
2.构建DataFrame:最长用的方式是直接传入一个由等长列表或Numpy数组组成的字典
0).可以输入给DataFrame构造的数据
1).通过字典创建
2).创建时指定列的顺序
3).如果传入的列在数据中找不到就会产生NaN
4).列可以通过赋值的方式进行修改,注意如果是将列表后者数组赋值给某一列时,其长度必须与DataFrame相匹配
5).也可以给某一列赋值一个Series,此时就会精确匹配DataFrame的索引
为不存在的列赋值,会创建出一个新列
注意:通过索引方式返回的列只是相应数据的视图,并不是副本。因此,对返回的Series所做的任何就地修改全部会反应
到源DataFrame中
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Series是一种类似于一维数组的对象,由一组数据以及一组与之对应的索引组成。 index: 索引序列,必须是唯一的,且与数据的长度相同. 如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0~N的整数索引
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