Python Pandas数据结构简单介绍
Series
Series类似一维数组，由一组数据及一组相关数据标签组成。使用pandas的Series类即可创建。
importpandasaspd s1=pd.Series(['a','b','c,','d']) print(s1)
#输出：0a #1b #2c #3d #dtype:object
上面是传入一个列表实现，上面的0，1，2，3就是数据的默认标签。另外可以通过index属性自定义标签。
s2=pd.Series(['1','2','3,','4'],index=['a','b','c,','d'])#index设置自定义索引 print(s2)
另外Series还可以通过字典传参。
s3=pd.Series({'a':1,'b':2})
print(s3.values)#通过values获取它的值
DataFrame
DataFrame是由一组数据和一组索引组成的数据结构,有行索引和列索引。和excel类似，是一种表格型数据结构。下面的就是一种简单的DataFrame数据格式
技能 0python 1Java
DataFrame类中可传入列表实例化一个dataframe的表格数据对象，此时行和列索引默认都是0.常见的是传入嵌套的列表，嵌套的里面的列表也可以是元祖，如果不指定索引行列索引都是从0，1开始自增，并可以通过columns、index自定义的列索引和行索引。详见下面的代码。
importpandasaspd
df2=pd.DataFrame([('a','A'),('b','B'),('c','C'),('d','D')])#传一个嵌套列表,嵌套里的数据可以是元祖，也可是列表
print(df2)
输出的格式如下：
01 0aA 1bB 2cC 3dD
df3=pd.DataFrame([('a','A'),('b','B'),('c','C'),('d','D')],columns=['小写','大写'])
print(df3)
小写大写 0aA 1bB 2cC 3dD
DataFrame类中也可传入字典来实例化一个dataframe的表格数据对象,此时字典的key就相当于列索引，此时行索引默认还是从0开始，另外也可通过index来自定义列索引。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。