Series

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Series基本用法

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DateFrame

1. DateFrame介绍

表格型的数据结构

2. DateFrame构建

字典类：

数组、列表或元组构成的字典构造dataframe

Series构成的字典构造dataframe

字典构成的字典构造dataframe

列表类:

2D ndarray 构造dataframe

字典构成的列表构造dataframe

Series构成的列表构造dataframe

import numpy as np
import pandas as pd

字典类

1. 数组、列表或元组构成的字典构造dataframe

#构造一个字典
data = {'a':[1,2,3,4],
        'b':(5,6,7,8),
       'c':np.arange(9,13)}
#构造dataframe
frame = pd.DataFrame(data)
frame

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#columns属性查看列索引
frame.columns

Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

#values属性查看值
frame.values

array([[ 1, 5, 9],
[ 2, 6, 10],
[ 3, 7, 11],
[ 4, 8, 12]], dtype=int64)

#指定index
frame = pd.DataFrame(data,index=['A','B','C','D'])
frame

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#指定列索引
frame = pd.DataFrame(data,index=['A','B','C','D'],columns=['a','b','c','d'])
frame

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2.Series构成的字典构造dataframe

pd1 = pd.DataFrame({'a':pd.Series(np.arange(3)),
                   'b':pd.Series(np.arange(3,5))})
pd1

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3.字典构成的字典构造dataframe

#字典嵌套
data1 = {
    'a':{'apple':3.6,'banana':5.6},
    'b':{'apple':3,'banana':5},
    'c':{'apple':3.2}
}
pd2 = pd.DataFrame(data1)
pd2

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列表类
1.2D ndarray 构造dataframe

#构造二维数组对象
arr1 = np.arange(12).reshape(4,3)

frame1 = pd.DataFrame(arr1)
frame1

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2.字典构成的列表构造dataframe

l1 = [{'apple':3.6,'banana':5.6},{'apple':3,'banana':5},{'apple':3.2}]
pd3 = pd.DataFrame(l1)
pd3

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3. Series构成的列表构造dataframe

l2 = [pd.Series(np.random.rand(3)),pd.Series(np.random.rand(2))]
pd4 = pd.DataFrame(l2)
pd4

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3.DataFrame的基本用法

3.DataFrame的基本用法

3.1 .T转置

3.2 通过列索引获取列数据（Series类型）

3.3 增加列数据

3.4 删除列

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