​      好久不见，今天给大家带来新的内容——pandas，这个库有多出名就不用我说了吧，下面正式今天的学习。

创建Series

很容易看出，行索引(我喜欢这么叫)的数值默认是从0开始的数字，如果想要改变行索引，可以设置index的值，注意index是一个列表。

如果含有一个float类型的数字或一个无效值(np.nan)，那么即使其它都是整型，其类型也是浮点型。

如果内容只有一个，其会随着索引而重复出现。

字典创建Series的方式

创建DataFrame

什么是DataFrame？可以简单地认为DataFrame就是一个表格。

和Series一样，DataFrame的行索引也是默认为从0开始的数字，如果想要改变，也可以通过设置index来改变。

但是由于Series的行索引的默认值是从0开始的，所以'C'列无法显示，故而需要给'C'列添加同样的行索引。

另一种创建DataFrame的方法是分别使用列表的形式创建行索引和列索引。

查看DataFrame的数据

查看前五行。

当然，查看前五行只是默认值，我们还可以查看前三行等等。

查看后五行。

查看行索引和列索引。

查看内容

查看每一列对应的数据类型

对每一列的数据进行总结描述

分别是元素的个数、平均值、标准差、最小值、前25%大、……、最大值

当然，如果数据类型是字符，就没有所谓的最大值最小值之类的了，取而代之的是count(字符个数)、unique(不同字符的个数)、top(最多的字符)、freq(最多字符的个数)

DataFrame的变化

为了演示方便，我先创建一个乱序的DataFrame

转置

行索引排序(默认)

列索引排序

列索引排序，并把升序改为降序

把列索引为2的内容进行排序

把行索引为2的内容进行排序

把行索引为2的内容进行降序排序

今天的内容就是这些了，谢谢捧场！！！

python小白联盟