1."一维数组"Series Pandas数据结构Series:基本概念及创建 s.index  . s.values # Series 数据结构 # Series 是带有标签的一维数组,可以保存任何数据类型(整数,字符串,浮点数,Python对象等),轴标签统称为索引 import numpy as npimport pandas as pd>>> s = pd.Series(np.random.rand(5)) >>> print(s,type(…

pandas中有两个主要的数据结构:Series和DataFrame. [Series] Series是一个一维的类似的数组对象,它包含一个数组数据(任何numpy数据类型)和一个与数组关联的索引. 为了方便理解,可以把Series看着是一个有序字典.其中索引是连续的,从0开始. from pandas import Series,DataFrame series=Series(["Kangkang","Michale","Jane","…

pandas包 # 引入包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt Series Series 是一维带标签的数组,数组里可以放任意的数据(整数,浮点数,字符串,Python Object).其基本的创建函数是: s = pd.Series(data, index=index) 其中 index 是一个列表,用来作为数据的标签.data 可以是不同的数据类型: Python 字典 ndarray…

一个ndarray是一个多维同类数据容器.每一个数组有一个dtype属性,用来描述数组的数据类型. Series是一种一维数组型对象,包含了一个值序列,并且包含了数据标签----索引(index). DataFrame每一列可以是不同类型,即有行索引,又有列索引,可以被是为一个共享相同索引的Series字典.尽管DataFrame是二维的,但可以利用分层索引在DataFrame中展现更高维度的数据. 一.Series.DataFrame---->narray 1)pd.values In [13…

pandas-06 Series和Dataframe的排序操作 对pandas中的Series和Dataframe进行排序,主要使用sort_values()和sort_index(). DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') by:列名,按照某列排序 axis:按照index排序还是按照column排序 ascending:是否升…

算术运算和数据对齐 Series和DataFrame中行运算和列运算有种特征叫做广播 在将对象相加时,如果存在不同的索引对,则结果的索引就是该索引对的并集.自动的数据对齐操作在不重叠的索引处引入了NA值,NA值在算术运算中过程中传播. import pandas as pd from pandas import Series import numpy as np s1 = Series([7.3,-2.5,3.4,1.5],index=['a','c','d','e']) s2 = Series…

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新…

# pandas数据排序 # series的排序: # Series.sort_values(ascending = True,inplace = False) # 参数说明: # ascending:默认为True升序排序,为False降序排序 # inplace : 是否修改原始的Series # dataFrame排序: # DataFrame.sort_values(by,ascending = True,inplace = False) # 参数说明: # by : 字符串或者list…

根据条件对数据集排序(sorting)也是一种重要的内置运算.要对行或列索引进行排序(按字典顺序), 可使用sort_index 方法, 它将返回一个已排序的新对象: 而DataFrame, 则可以根据任意一个轴上的索引进行排序: 降序 数据默认是按照升序排序的, 但也可以安装降序排序 按值排序 如果有缺失值呢 求唯一值排序和频率排序 Dataframe指定某列的值进行排序,by选项 那么如果多个呢? 排名 排名(ranking ) 跟排序关系密切, 且它会增设一个排名值(从1开始, 一直到数组…

Pandas数据排序 .sort_index() 在指定轴上根据索引进行排序,索引排序后内容会跟随排序 b = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),index=['c','a','d','b']) b b.sort_index() b.sort_index(ascending=False) b.sort_index(axis=0, ascending=False) #按行标排序,ascending:False为降序 b.sort_index(axis=…