Pandas:修订间差异
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(创建页面,内容为“===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 基础=== ====Series==== *Series 类似表格中的一个列(column),类似于一…”) |
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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) | ||
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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)。 | ||
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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()