pandas数据结构Series和DataFrame

我就是我 2023-02-24 08:25 23阅读 0赞

import pandas as pd
    import numpy as np
    
    s1 = pd.Series([1, "a", 5.3, 7])
    # 左侧为索引，右侧为数据
    print(s1)
    
    # 获取索引
    print(s1.index)
    
    # 获取数据
    print(s1.values)
    
    # 创建一个具有标签索引的Series
    s2 = pd.Series([1, 'a', 5.2, 7], index=['d', 'b', 'a', 'c'])
    
    # 使用python字典创建Series
    sdata = { 'Ohio': 35000, 'Texas': 72000, 'Oregon': 16000, 'Utah': 5000}
    s3 = pd.Series(sdata)
    print(s3)
    
    # 根据索引标签查询数据
    print(s2['a'])
    
    # 获取多个值
    print(s2[["a", "b"]])
    
    # 根据多个字典序列创建dataframe
    data = { 
        'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada'],
        'year': [2000, 2001, 2002, 2001, 2002],
        'pop': [1.5, 1.7, 3.6, 2.4, 2.9]
    }
    df = pd.DataFrame(data)
    print(df)
    
    # 查看每一列得类型
    print(df.dtypes)
    
    # 查看列名
    print(df.columns)
    
    # 查看索引
    print(df.index)
    
    ''' 从DataFrame中查询出Series 如果只查询一行、一列，返回的是pd.Series 如果查询多行、多列，返回的是pd.DataFrame '''
    
    print(df["year"])
    
    # 查询多列，结果是一个pd.DataFrame
    print(df[["year", "pop"]])
    
    # 查询一行，结果是pd.Series
    print(df.loc[1])  # 超出行数会报错
    
    # 查询多行，结果是pd.DataFrame
    print(df.loc[1:3])

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