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二、Pandas库数据结构——Series, DataFrame
2.DataFrame——索引index, columns，值 values
1.Series 索引与切片 Index索引/数字索引/布尔值索引
一、Pandas库
import numpy as np
import pandas as pd二、Pandas库数据结构——Series, DataFrame
a = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
data = np.array([[95, 96, 97], [80, 85, 86], [56, 65, 70]])
frame = pd.DataFrame(data)
frame
我们不难看出来Series, DataFrame的区别：DataFrame更加好看哈哈，接受矩阵数据
详细见：
pandas中的两种数据类型Series和DataFrame区别_jolingcome的博客-CSDN博客_series和dataframe区别
1.Series——索引 index，值 values
a = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
a
2.DataFrame——索引index, columns，值 values
frame = pd.DataFrame(data, index=['xiaoming', 'xiaohong', 'xiaohei'],
columns=['yuwen', 'yingyu', 'shuxue'])
frame
指定或修改索引方法
创建时：
创建后：
rename 修改索引
frame_.rename(index={"xiaohong":"damao","xiaoming":"ermao","xiaohei":"Nicolas Cage"},
columns={"yingyu":"English", "yuwen":"Literature", "shuxue":"Maths"})
Series.index = []
DataFrame.columns = []三、Series, DataFrame运算
1.基本运算
按照索引位置进行计算
data = {"English":[80,70,60],
"Literature":[70,70,85],
"Maths":[80,90,50],
"Music":["A","B","C"]}
df = pd.DataFrame(data,index = ["alpha", "beta","theta"])
df * 2
DataFrame、Series “相加”时，按照DF的columns(列)进行匹配
data1 = {"English":[80,70,60],
"Literature":[70,70,85],
"Maths":[80,90,50],}
df1 = pd.DataFrame(data1,index = ["alpha", "beta","theta"])
add_ = {'Maths':10,'English':10,'Literature':20,'Gym':"A"}
add_ = pd.Series(add_)
df1 + add_
2.矩阵运算、通用函数
df.T
3.基本统计方法
查看数据的一些
df.describe()
四、Series, DataFrame 索引与切片
1.Series 索引与切片 Index索引/数字索引/布尔值索引
add_ = {'Maths':10,'English':10,'Literature':20,'Gym':"A"}
add_ = pd.Series(add_)
add_['Maths']
2.DataFrame 索引与切片
五、Series, DataFrame 删除操作
1.Series删除操作 pop/drop/del
① del方式：就地删除
x = pd.Series([10,23,31,16],index=list("abcd"))
display(x)
# 删除了某个索引后，对应的值也就删除了
del x["b"]
display(x)
② drop方式：当指定了inplace=True后，才属于就地删除
x = pd.Series([10,23,31,16],index=list("abcd"))
display(x)
y = x.drop("a")
display(y)
dispaly(x)
# 当指定了inplace=True后，属于就地删除
x.drop("a",inplace=True)
display(x)
2.DataFrame删除操作 pop/drop/del
和 Series删除操作 pop/drop/del 类同的，聪明的你可以想想
六、Series, DataFrame 合并操作
1.Series合并操作
pd.concat() combine_first()
2.DataFrame合并操作
pd.concat() combine_first() pd.merge() join()
七、Pandas库其他常用函数或方法
head() info() describe() sort_index() sort_values() is_unique value_counts() rank()
详细可见pandas中Series，DataFrame的连接（拼接）_晓东邪的博客-CSDN博客_pandas series 拼接