zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Pandas中Series与Dataframe的初始化

    (一)Series初始化

    1.通过列表,index自动生成

    se = pd.Series(['Tom', 'Nancy', 'Jack', 'Tony'])
    print(se)

    2.通过列表,指定index

    se = pd.Series(['Tom', 'Nancy', 'Jack', 'Tony'], index=['idx_a', 'idx_b', 'idx_c', 'idx_d'])
    print(se)

    3.通过字典,字典的key为Series的index

    se = pd.Series({'a': 'Tom', 'b': 'Nancy', 'c': 'Jack', 'd': 'Tony'})
    print(se)

    4.通过迭代器,index自动生成

    se = pd.Series(range(4))
    print(se)

    5.通过numpy.arange,index自动生成

    se = pd.Series(np.arange(4))
    print(se)

    (二)Dataframe初始化

    1.1 通过列表,columns及index自动生成

    df = pd.DataFrame([['Tom', 16], ['Nancy', 18], ['Jack', 15]])
    print(df)

    1.2 通过列表,指定columns

    df = pd.DataFrame([['Tom', 16], ['Nancy', 18], ['Jack', 15]], columns=['stu_name', 'stu_age'])
    print(df)

    1.3 通过列表,指定index

    df = pd.DataFrame([['Tom', 16], ['Nancy', 18], ['Jack', 15]], index=['idx_a', 'idx_b', 'idx_c'])
    print(df)

    1.4 通过列表,指定columns跟index

    df = pd.DataFrame([['Tom', 16], ['Nancy', 18], ['Jack', 15]], columns=['stu_name', 'stu_age'], index=['idx_a', 'idx_b', 'idx_c'])
    print(df)

    2.1 通过字典,字典key为column,index自动生成

    df = pd.DataFrame({'stu_name': ['Tom', 'Nancy', 'Jack', 'Tony'], 'stu_age': [16, 18, 15, 20]})
    print(df)

    2.2 通过字典,字典key为column,并指定index

    df = pd.DataFrame({'stu_name': ['Tom', 'Nancy', 'Jack', 'Tony'], 'stu_age': [16, 18, 15, 20]}, index=['a', 'b', 'c', 'd'])
    print(df)

    3. 通过值为字典的列表,一个字典为一行,列数目不相等自动补充NaN

    df = pd.DataFrame([{'col1': 1, 'col2': 2}, {'col1': 5, 'col2': 10, 'col3': 20}, {'col1': 98, 'col2': 99}])
    print(df)

    4. 通过迭代器

    df = pd.DataFrame({'col1': range(3), 'col2': range(3)})
    print(df)

    5. 通过numpy.arange

    df = pd.DataFrame({'col1': np.arange(3), 'col2': np.arange(5, 8)})
    print(df)

     6. 读取csv

    df = pd.read_csv('test.csv')
    尊重写作权利,转载请注明出处 ^_^
  • 相关阅读:
    [转]人生以快乐为本
    不用iTunes也能添加音乐到iPod
    设计很有意思的U盘
    PhotoFunia 在线生成趣味图片
    [转]关于项目管理的一点杂感
    MVC视频序列和Demo的下载地址
    视频测试序列的下载地址
    fatal error LNK1104: 无法打开文件“LIBC.lib”错误
    ORACLE数据库性能优化概述
    oracle常用hint
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/convict/p/14708042.html
Copyright © 2011-2022 走看看