什么是Pandas？

1. Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數據分析任務而創建的

2.?pandas 納入了大量庫和一些標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具

3.pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數據的函數和方法

4.它使Python成為強大而高效的數據分析環境的重要因素之一

?導入Pandas

? 1.Pandas常用的兩種結構：

? ? ? ?(1)? Series 是一個類似數組的數據結構

? ? ? ? (2)?DataFrame 數據框? 類似于Excel，DataFrame組織數據，處理數據

?2.?Python數據分析三劍客：Pandas、Numpy、Matplotlib

'''Python數據分析三劍客：Pandas、Numpy、matplotlib''' import pandas as pd # 導入Pandas from pandas import DataFrame,Series # 導入DataFrame,Series(Pandas常用的結構) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

?

Series

? Series 是一種類似與一維數組的對象，由下面兩個部分組成：

? ? ? ?·? values: 一組數據（ndarray類型）

? ? ? ?·? index : 相關的數據索引標簽

1. Series的創建

? ?兩種創建方式：

? ?(1)? ?由列表或numpy數組創建默認索引為0到N-1的整數型索引

? ? ? ? ? ?通過Series() 創建Series的對象, 可以指定index參數來自定義索引，默認是從0開始的自然數

? ? ? ? ? ?如果創建的時候沒有指定，通過? Series對象.index = 索引列表? ? ?這種方式進行指定

from pandas import Series import numpy as np# 通過創建numpy創建數組 nd = np.array([1, 4, 5, 6, 2, 3]) # 通過Series() 創建數組 s = Series(nd) print(s) """運行結果：0 11 42 53 64 25 3dtype: int32自動會加上索引，沒有指定索引的話，默認是從0開始的自然數 """'''可以通過設置index參數指定索引''' s.index = list('abcdef') print(s) """運行結果：a 1b 4c 5d 6e 2f 3dtype: int32 """

特別地，由ndarray創建的是引用，而不是副本，對Series元素的改變也會改變ndarray對象中的元素，(而列表沒有這種情況)， 使用Series創建的時候，ndarray或者是列表必須是一維的

（2）由字典創建

# 由字典創建 s2 = Series({"a": 1, "b": 2, "c": 3}) print(s2) """運行結果：a 1b 2c 3dtype: int64 """

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Pandas的学习(1.pandas的介绍以及pandas中的Series的创建)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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