Pandas:修订间差异

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===Pandas 简介===
     Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库,提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas 库基于 NumPy 库(提供高性能的矩阵运算)开发而来,可以与之配合使用。Pandas 提供了两种数据结构,分别是 Series(一维数组结构)与 DataFrame(二维数组结构)
     Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库,提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas 库基于 NumPy 库(提供高性能的矩阵运算)开发而来,可以与之配合使用。Pandas 提供了两种数据结构,分别是 Series(一维数组结构)与 DataFrame(二维数组结构)
===Pandas 基础===
===Pandas 基础===
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*DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共同用一个索引)。
*DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共同用一个索引)。
*pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)
*pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)
=====DataFrame=====
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*get column
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**df2.columns
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*删除 Apple 列值为空的行
*删除 Apple 列值为空的行
**df1.dropna(subset=['Apple'])
**df1.dropna(subset=['Apple'])
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--> DataFrame
list1 = ["a", "b", "c"]
df1 = pd.DataFrame(list1, columns=["val"])
<-- DataFrame
list1 = df1['val'].tolist()
[[分类:Develop]]
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[[分类:Python]]
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[[分类:Pandas]]
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2024年7月15日 (一) 15:07的最新版本

    Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库,提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas 库基于 NumPy 库(提供高性能的矩阵运算)开发而来,可以与之配合使用。Pandas 提供了两种数据结构,分别是 Series(一维数组结构)与 DataFrame(二维数组结构)

Pandas 基础

Series

  • Series 类似表格中的一个列(column),类似于一维数组,可以保存任何数据类型。
  • Series 由索引(index)和列组成,函数如下:
  • pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

DataFrame

  • DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。
  • DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共同用一个索引)。
  • pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)
DataFrame
  • get column
    • df2.columns
    • df2.columns[0]
  • 删除 Apple 列值为空的行
    • df1.dropna(subset=['Apple'])
List
--> DataFrame
list1 = ["a", "b", "c"]
df1 = pd.DataFrame(list1, columns=["val"])
<-- DataFrame
list1 = df1['val'].tolist()