python速通小笔记
1.pandas介绍
1.一维数组的创建
1.字典创建法-----------pd.Series(字典)
- 使用pd.Series(),参数为已经创建好了的字典
2.数组创建法-----------pd.Series(列表1,index=列表2)
2.一维对象的属性
- sr.values----------查看所有的v
- sr.index----------查看所有的k
那如果用张量来代替numpy呢?
- 效果一致
- Numpy和Pandas是紧密相连的
2.二维数组的创建
1.字典创建法
举例说明:
使用pd.DataFrame(字典)创建二维对象
- 可以看到,sr1和sr2原有的index变成了横向的标签,即1,2,3,4号
- 年龄变成了sr1的列标签,性别变成了sr2的列标签
2.数组创建法
- pd.DataFrame(二维数组,行标签,列标签)。创建字典 -
- 这些就是v
- 结果和上文一致
3.二维数组的属性
- 那如果我想把values这个数组取出来呢?
- 最后使用.astype(类型)转换为整形数组
2.对象的索引
1.一维对象的索引
数据创建:
显式索引:
隐式索引:
2.一维对象的切片
显示索引:
隐式索引:
- 显示索引比较浅显易懂
3.二维对象的索引
- 显示索引:
.loc
- 隐式索引:
.iloc
记得一定要带索引器
举例说明:
1.数据创建:
这样创建也可以
- .loc[]中的内容顺序是先行标签,后列标签
4.二维对象的切片
3.对象的操作
1.转置
2.上下或左右翻转
3.对象的重塑
数据准备:
添加列标签:
添加一行
取一列。
4.对象的拼接-----------pd.concat()
举例说明,代码:
5.一维对象和二维对象的合并
初始数据:
合并列对象:添加列特征
合并行对象:添加行个体
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