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;Pandas是python中基于NumPy的数据分析工具,是一个强大的分析结构化数据的工具集。Pandas提供的数据结构具有处理数据灵活、速度快、富有表现力的特点,使得数据分析更加高效强大,因而广泛应用于金融、统计学、学术研究、工程等领域。
Anaconda平台默认已经安装了Pandas库,用户可以直接导入使用。常用的Pandas库导入命令为:
importpandasaspd
Pandas常用的有Series和DataFrame两2种数据结构。;6.1.1Series的创建
Series是一维数组序列,也称为序列,存储一行或一列数据。它由一组数据和相应的数据标签组成,数据标签也称为索引(index)。Series类似于NumPy中带标签的一维数组,不同的是该标签是“显性”的,但Series的索引不局限于整数,还可以自定义为字符串,如a、b、c、d,甚至是first、second、third等等,其默认的索引是从0开始的自然数。使用索引可以非常方便地在Series序列中取值。
(1)创建Series
Series对象使用pd.Series()函数创建,使用方式如下:
pd.Series(data,index,dtype)
其中:
data:序列数据,可以是list、dict或NumPy中一维ndarray数组。
index:序列索引(标签),可以用列表表示,默认为从0开始按1自动递增的整数索引。
dtype:序列的数据类型,默认根据data中的数据自动设置。
例如,分别通过list、dict和一维ndarray数组创建Series对象。;In[1]:importnumpyasnp
...:importpandasaspd
...:#直接给定列表创建序列series1
...:series1=pd.Series([45,12,56,24,35],
...:[a,b,c,d,e])
...:series1
Out[1]:
a45
b12
c56
d24
e35
dtype:int64
?
In[2]:lis=[60.5,1620,447,2890,345,1800,1970,37.8]
...:elem=[Ca,K,Fe,Cl,P,S,Na,Mg]
...:bld=pd.Series(lis,elem)#通过列表list1创建序列blood
...:bld
Out[2]:
Ca60.5
K1620.0
Fe447.0
Cl2890.0
P345.0
S1800.0
Na1970.0
Mg37.8
dtype:float64;In[1]:importpandasaspd
...:L_1=[aa,bb,cc,dd,ee]
...:s1=pd.Series(L_1)
...:s1
Out[1]:
0aa
1bb
2cc
3dd
4ee
dtype:object
?
In[2]:s1[3]
Out[2]:dd
?
;In[5]:s1[:3]
Out[5]:
0aa
1bb
2cc
dtype:object
?
In[6]:s1[::2]
Out[6]:
0aa
2cc
4ee
dtype:object
?
In[7]:s1[::-1]
Out[7]:
4ee
3dd
2cc
1bb
0aa
dtype:object;In[11]:s1[5]=ff#当索引号不存在时,则为增加该元素
?
In[12]:s1#再次查看,发现增加了原索引号不存在的元素ff
Out[12]:
0aa
1bb
2c2
3dd
4ee
5ff
dtype:object;In[14]:pd.concat([s1,s2])
Out[14]:
0aa
1bb
2c2
3dd
4ee
5ff
aaa
bbb
ccc
ddd
eee
dtype:object;s.index输出的是序列s的标签,也即索引。显示结果表示该标签为[A,B,C]。
所以可以直接对索引s.index赋值即可修改。;
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