Pandas的Series和DataFrame怎么创建
本篇内容介绍了“Pandas的Series和DataFrame怎么创建”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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一、Pandas 简介
Pandas是使用Python语言开发的用于数据处理和数据分析的第三方库。它擅长处理数字型数据和时间序列数据,当然文本型的数据也能轻松处理。 Pandas 可以处理的数据格式非常多,常见的数据文件格式都可以快速导入,比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。
二、Pandas 数据结构
Pandas 的主要数据结构有两种,分别是: Series (一维数据)与 DataFrame(二维数据);所以后面的内容也是围绕着这两部门展开的;
2.1 Series (一维数据)
似于一维数组的对象,它由一组数据(各种Numpy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成。即:Series 与Numpy 数组基本是一样的,只不过多了数据标签(索引);
Series 格式: pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)
参数说明:
参数 | 解释说明 |
---|---|
data | 一组数据(ndarray 类型) ,即Numpy数据; |
index | 数据索引标签,如果不指定,默认从 0 开始。 |
dtype | 数据类型,默认会自己判断。 |
name | 设置名称。(不常用) |
copy | 拷贝数据,默认为 False。(不常用) |
Series 举例:
import pandas as pd a = ['x','y','z'] b = [1,2,3] mynum1 = pd.Series(b) print(mynum1) # 0 1 # 1 2 # 2 3 mynum2 = pd.Series(b,index=a) print(mynum2) # x 1 # y 2 # z 3 # dtype: int64 mynum3 = pd.Series(b,index=a,dtype=float) print(mynum3) # x 1.0 # y 2.0 # z 3.0 # dtype: float64
注意事项:
一般情况下,当我们导入pandas的时候,都会将Pandas重命名为pd(因为大家都这么做;)
当不指定index时,会默认index是一个从0开始的整数数组,即:0,1,2....;例如:上例中的mynum1;
当不指定dtype时,pandas会自己判断一个最合适的数据类型;例如:上例中的mynum2;
也可以自己指定index与dtype, 这样pandas会按照我们指定的数据生成;例如:上例中的mynum3;
2.2 DataFrame(二维数据)
类似于二维数组的对象,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;可以当作是许多个共用同一个索引的Series组成的数据结构;DataFrame 图解如下:
上图所表示的就是一个由n 个Series组成的DataFrame; 所有的Series 共享同一个Index ;
DataFrame 格式:pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)
参数说明:
参数 | 解释说明 |
---|---|
data | 一组数据(ndarray 类型) ,即Numpy数据; |
index | 数据索引标签,也可称为行标签 |
columns | 数据列标签,如果不指定,默认从 0 开始。也可称为列标签。 |
dtype | 数据类型,默认会自己判断。 |
copy | 拷贝数据,默认为 False。(不常用) |
三、Series 的创建
3.1 由数创建
不指定Index的时候,用单个数值只能创建一个元素的Series;
mySer = pd.Series(2) print(mySer) # 0 2 # dtype: int64
通过指定Index 可以生成多个相同元素的Series,举例如下:
mySer = pd.Series(2,index=range(3)) print(mySer) # 0 2 # 1 2 # 2 2 # dtype: int64
3.2 由列表创建
当不指定Index的时候,会默认生成RangeIndex(start=0, stop=n-1, step=1)
的Index; 举例如下:
lis = [3,4,5] mySer = pd.Series(lis) print(mySer) # 0 3 # 1 4 # 2 5 # dtype: int64 print(mySer.index) # RangeIndex(start=0, stop=3, step=1) print(mySer.values) # [3 4 5]
也可以指定Index, 举例如下:
lis = [3,4,5] ind = ["马里奥","路易吉","林克"] mySer = pd.Series(lis,index=ind) print(mySer) # 马里奥 3 # 路易吉 4 # 林克 5 # dtype: int64 print(mySer.index) # Index(['马里奥', '路易吉', '林克'], dtype='object') print(mySer.values) # [3 4 5]
3.3 由字典创建
dic = {'马里奥':3,'路易吉':4,'林克':5} mySer = pd.Series(dic) print(mySer) # 马里奥 3 # 路易吉 4 # 林克 5 # dtype: int64 print(mySer.index) # Index(['马里奥', '路易吉', '林克'], dtype='object') print(mySer.values) # [3 4 5]
3.4 由Numpy数组创建
array = np.array([0, 1, 2, 3]) mySer = pd.Series(array) print(mySer) # 0 0 # 1 1 # 2 2 # 3 3 # dtype: int32 print(mySer.index) # RangeIndex(start=0, stop=4, step=1) print(mySer.values) # [0 1 2 3]
四、DataFreme 的创建
由字典创建
dict1 = {'马里奥':[2,3,4],'路易吉':[5,6,7],'林克':[8,9,0]} df = pd.DataFrame(dict1,index=["英雄%s"%i for i in range(1,4)]) print(df) # 马里奥 路易吉 林克 # 英雄1 2 5 8 # 英雄2 3 6 9 # 英雄3 4 7 0
由Series创建
ser1 = pd.Series(np.arange(0,5,1)) ser2 = pd.Series(np.arange(5,10,1)) df = pd.DataFrame({'A':ser1,'B':ser2}) print(df) # A B # 0 0 5 # 1 1 6 # 2 2 7 # 3 3 8 # 4 4 9
由二维数组创建
arr = np.arange(9).reshape(3,3) df = pd.DataFrame(arr,columns=['A','B','C'],index=['IN1','IN2','IN3']) print(df) # A B C # IN1 0 1 2 # IN2 3 4 5 # IN3 6 7 8
由列表创建
lis1=[1,2,3] lis2=[2,3,4] df = pd.DataFrame({'A':lis1,'B':lis2},index=['IN1','IN2','IN3']) print(df) # A B # IN1 1 2 # IN2 2 3 # IN3 3 4
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本文名称:Pandas的Series和DataFrame怎么创建
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