• 一：pandas数据结构介绍
  

  python是数据分析的主要工具，它包含的数据结构和数据处理工具的设计让python在数据分析领域变得十分快捷。它以NumPy为基础，并对于需要类似 for循环 的大量数据处理的问题有非常快捷的数组处理函数。

  但是pandas最擅长的领域还是在处理表格型二维以上不同数据类型数据。

  基本导入语法：

import pandas as pd

   pandas标记缺失值或NA值为NaN。
  有关python语法，数据分析简介，ipython，jupyter notebook和Numpy在我的CSDN博客: 计科李昂CSDN已经向大家讲解了。

一：pandas数据结构介绍1.Series

  Series是一种一维的数组型对象，它包含了一个值序列与数组标签索引。下面介绍有关的知识，代码是示例。

  (1)生成Series对象

a = pd.Series() # 括号里传入索引对象

  (2)获取值和索引

a.values  # 获取值a.index   # 获取索引

  (3)为序列创建索引序列

b = pd.Series([],index=[])  # 括号里传入索引对象和索引序列

  (4)通过标签进行索引

c1['a'] # 普通索引c2[[]]  # 以序列标签进行索引

  (5)使用NumPy的函数或NumPy风格操作

d[conditions] # 布尔值数组(用布尔值选择条件)进行过滤d * n         # 与标量相乘进行过滤np.exp(n)     # 应用数学函数进行过滤

  (6)用in与not in 判断元素是否在Series对象中。

  (7)可以构建字典为Series对象。

  (8)可以将其他序列作为某个序列的标签。没有对应记为NaN

  (9)用isnull与notnull数组函数检查标签是否缺失数据。
  (10)赋值索引名和对象名

e.name  # 赋值对象的名字e.index # 赋值索引的名字

以上内容转载自网络

• 一：pandas数据结构介绍
  

  python是数据分析的主要工具，它包含的数据结构和数据处理工具的设计让python在数据分析领域变得十分快捷。它以NumPy为基础，并对于需要类似 for循环 的大量数据处理的问题有非常快捷的数组处理函数。

  但是pandas最擅长的领域还是在处理表格型二维以上不同数据类型数据。

  基本导入语法：

import pandas as pd

   pandas标记缺失值或NA值为NaN。
  有关python语法，数据分析简介，ipython，jupyter notebook和Numpy在我的CSDN博客: 计科李昂CSDN已经向大家讲解了。

一：pandas数据结构介绍1.Series

  Series是一种一维的数组型对象，它包含了一个值序列与数组标签索引。下面介绍有关的知识，代码是示例。

  (1)生成Series对象

a = pd.Series() # 括号里传入索引对象

  (2)获取值和索引

a.values  # 获取值a.index   # 获取索引

  (3)为序列创建索引序列

b = pd.Series([],index=[])  # 括号里传入索引对象和索引序列

  (4)通过标签进行索引

c1['a'] # 普通索引c2[[]]  # 以序列标签进行索引

  (5)使用NumPy的函数或NumPy风格操作

d[conditions] # 布尔值数组(用布尔值选择条件)进行过滤d * n         # 与标量相乘进行过滤np.exp(n)     # 应用数学函数进行过滤

  (6)用in与not in 判断元素是否在Series对象中。

  (7)可以构建字典为Series对象。

  (8)可以将其他序列作为某个序列的标签。没有对应记为NaN

  (9)用isnull与notnull数组函数检查标签是否缺失数据。
  (10)赋值索引名和对象名

e.name  # 赋值对象的名字e.index # 赋值索引的名字

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