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二维dataframe中类Series操作是怎么样的

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pandas简介

pandas是python数据分析领域最为经典的库之一,基于numpy构建。

pandas中常用的数据结构有:

1,Series:一维数组,有index。Series中只允许存储同种类型数据。
2,DataFrame:二维的表格型数据结构。可以将DataFrame理解为Series的容器。
3,Panel :三维的数组。可以理解为DataFrame的容器。

你发现 pandas库的名字和这三种数据结构名字的关系了吗?本节和接下来的几节我们介绍DataFrame。DataFrame是python在数据分析领域使用最广泛的数据结构。具有以下优点:

  • 数据直观 ———— 就像一个excel表格

  • 功能强大 ———— 极其丰富的方法

DataFrame的概要如下:

  • DataFrame是一个Series容器,创建和索引方式和Series很像。

  • DataFrame可以看成是一个有index和columns名称的array,支持向量化。

  • 你可以像操作excel表一样操作DataFrame:插入行和列,排序,筛选……

  • 你可以像操作SQL数据表一样操作DataFrame:查询,分组,连接……

本节我们介绍DataFrame的类Series操作。

一、创建DataFrame

1,类型转换法

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2,文件导入法

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3,逐列生成法

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二,DataFrame的索引

DataFrame的索引和Series非常相似,支持下标索引,标签索引和布尔索引(标签指index或columns)。通常可以通过以下一些方式实现:方括号[],句点符号,loc,iloc,ix。最常使用的是方括号,loc,和iloc。

1,仅选择行

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2,仅选择列

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3,同时选择行和列

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4,布尔索引

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