首先，我们需要了解什么是 DataFrame 以及为什么会有通过列表字典来创建 DataFrame 的需求。...当通过列表字典来创建 DataFrame 时，每个字典通常代表一行数据，字典的键（key）对应列名，而值（value）对应该行该列下的数据。如果每个字典中键的顺序不同，pandas 将如何处理呢？...效率考虑：虽然 pandas 在处理这种不一致性时非常灵活，但是从效率角度考虑，在创建大型 DataFrame 之前统一键的顺序可能会更加高效。...DataFrame df = pd.DataFrame(data, dtype=np.float64) # 输出结果查看 df 这段代码的主要目的是创建一个 DataFrame，其中包含一些具有不同键顺序和缺失键的字典...numpy 是一个用于处理数组（特别是数值型数组）的库，提供了许多数学函数。
在最基本的层面上，Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本，其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。...字典是将任意键映射到一组任意值的结构，而Series是将类型化键映射到一组类型化值的结构。...Series，其中索引是从有序键中提取的。...与前一节中讨论的Series对象一样，DataFrame可以被认为是 NumPy 数组的扩展，也可以被认为是 Python 字典的特化。我们现在来看看这些观点。...可以认为是二维 NumPy 数组的扩展，其中行和列都具有用于访问数据的通用索引。
安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame...是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合 安装并使用Pandas import numpy...Pandas对象简介 如果从底层视角观察Pandas，可以把它们看成增强版的Numpy结构化数组，行列都不再是简单的整数索引，还可以带上标签。...Series对象 pd.Series(data, index=index) 其中index是一个可选参数，data参数支持多种数据类型 data可以是列表或者是Numpy数组，这时index默认值为整数数列...二维数组创建 假如有一个二维数组，就可以创建一个可以指定行列索引值的DataFrame。
如下所示，我们通过字典创建了一个Series数组，输出结果的第一列就是索引，第二列就是数组的具体值。...: int32 注意：传入的numpy必须是一维的数组，否则会报错。...此外DataFrame数组还有一个列名，索引和列名是从数组中挑选数据的重要依据。...3.2 创建DataFrame数组 （1）通过字典创建 通过字典来创建DataFrame数组时，字典的键将会自动成DataFrame数组的列名，字典的值必须是可迭代对象，例如Series、numpy数组...a 1.0 NaN （2）通过列表创建 通过列表创建DataFrame数组时，列表的每一个元素必须是字典，这样，字典的键将作为列名。
Pandas提供了以下几种基本的数据类型： Series DataFrame Index Pandas Series对象 Pandas Series 是一个一维的数组对象，它可以从列表或者数组中创建。...2.从Numpy数组中创建 Pandas Series对象和Numpy 数组最大的区别就是Numpy只支持整数型数值索引，而Pandas Series支持各种类型的索引，而且可以显示声明索引。...对象其实也可以理解为一个字典，每个索引对应一个值，只不过值得类型必须是一致的，因为一致，底层使用Numpy数组，从而更加高效。...对象 跟前面讨论的Series对象类似，DataFrame对象可以看做Numpy数组的一般化，也可以看为Python字典的特殊化。...1.一般化的Numpy数组 如果说Series是一个一维类数组对象，则DataFrame可以看做是二维类数组对象。
Series和DataFrame是现在常用的两种数据类型。 1. Series Series和一维数组很像，只是它的每一个值都有一个索引，输出显示时索引在左，值在右。...) """ 2）从ndarray创建一个序列： 如果数据是ndarray，则传递的索引必须具有相同的长度。...如果没有索引被传递，那么默认情况下，索引将是 range（n） ，其中 n 是数组长度，即[0,1,2,3 ...。 范围（LEN（阵列）） - 1]。...pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype) data: 包含一维数组，列表对象， 或者是Series对象的字典对象 index ：对于行标签，如果没有索引被传递...如果索引被传递，那么索引的长度应该等于数组的长度。 如果没有索引被传递，那么默认情况下，索引将是range（n），其中 n 是数组长度。
numpy 是 Python 中用于科学计算的基础库，提供了大量的数学函数工具，特别是对于数组的操作。pandas 是基于 numpy 构建的一个提供高性能、易用数据结构和数据分析工具的库。...在本段代码中，numpy 用于生成随机数数组和执行数组操作，pandas 用于创建和操作 DataFrame。...首先定义了一个字典 data，其中键为 “label”，值为一个列表 [1, 2, 3, 4]。然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。...print(random_array) print(values_array) 上面两行代码分别打印出前面生成的随机数数组和从 DataFrame 提取出来的值组成的数组。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。
一、DataFrame简介 DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...（一）按列排列 按列排列，需要基于字典构建：字典的键对应列名，字典的值可以是一列表、一维Numpy数组、Series 对象，或者字典都行。...1、字典的值分别是一个Series对象、一维列表、一维Numpy数组的情形 #***case1-① ② ③：字典的值分别是一个Series对象、一维列表、一维Numpy数组的情形 english = pd.Series...#***case1-④：字典的值是字典的情形 pd.DataFrame({'数学':{'s01':97,'s02':95},'英语':{'s01':93,'s02':97},'语文':{'s01':86...内层如果是字典或 Series 对象（也可以看成是字典），则内层字典的键将作为作为DataFrame对象的行标签。
我们可以简单地将 Pandas 对象理解为 Numpy 数组的增强版本，其中行与列可以通过标签进行识别，而不仅是简单的数字索引。Pandas 为这些基本数据结构提供了一系列有用的工具与方法。...两者的关键区别在于：Numpy 数组使用「隐式定义」的数值索引来访问值，而 Series 对象则使用「明确」定义的索引来访问值。...字典是一种将任意的键映射到任意的值上的数据结构，而 Series 则是将包含类型信息的键映射到包含类型信息的值上的数据结构。「类型信息」可以为 Series 提供比普通字典更高效的操作。...对象 与 Series 对象一样，DataFrame 对象也可以被认为是 Numpy 数组的推广，或是一种特殊的 Python 字典。...而对于二维 Numpy 数组来说，data[0] 返回的是第一行，需要与 DataFrame 区分开来（其返回的是列）。
二者之间主要区别是： 从数据结构上看： numpy的核心数据结构是ndarray，支持任意维数的数组，但要求单个数组内所有数据是同质的，即类型必须相同；而pandas的核心数据结构是series和dataframe...pandas核心数据结构有两种，即一维的series和二维的dataframe，二者可以分别看做是在numpy一维数组和二维数组的基础上增加了相应的标签信息。...正因如此，可以从两个角度理解series和dataframe： series和dataframe分别是一维和二维数组，因为是数组，所以numpy中关于数组的用法基本可以直接应用到这两个数据结构，包括数据创建...、切片访问、通函数、广播机制等 series是带标签的一维数组，所以还可以看做是类字典结构：标签是key，取值是value；而dataframe则可以看做是嵌套字典结构，其中列名是key，每一列的series...所以从这个角度讲，pandas数据创建的一种灵活方式就是通过字典或者嵌套字典，同时也自然衍生出了适用于series和dataframe的类似字典访问的接口，即通过loc索引访问。
Numpy库 Numpy最重要的一个特点是就是其N维数组对象，即ndarray，ndarray是一个通用的同构数据多维容器，其中的所有元素必须是相同类型的。...也可以在创建Series的时候为值直接创建索引。 b、通过字典的形式来创建Series。 （3）获取Series中的值 通过索引的方式选取Series中的单个或一组值。...DataFrame既有行索引也有列索引，其中的数据是以一个或多个二维块存放的，而不是列表、字典或别的一维数据结构。...（2）创建DataFrame： 最常用的一种方法是直接传入一个等长列表或numpy数组组成的字典： 结果DataFrame会自动加上索引（添加方法与Series一样），且全部列会被有序排列。...（列从0开始计数） 6、汇总和计算描述统计 就是针对数组进行常用的数学和统计运算。大部分都属于约简和汇总统计。 其中有求和（sum）运算、累计（cumsum）运算、平均值（mean）等运算。
2、从ndarray创建一个系列 如果数据是ndarray，则传递的索引必须具有相同的长度。...如果没有传递索引值，那么默认的索引将是范围(n)，其中n是数组长度，即[0,1,2,3…. range(len(array))-1] - 1]。 ?...3、从字典创建一个系列 字典(dict)可以作为输入传递，如果没有指定索引，则按排序顺序取得字典键以构造索引。如果传递了索引，索引中与标签对应的数据中的值将被拉出。 ?...7、从列表创建DataFrame 从列表中很方便的创建一个DataFrame，默认行列索引从0开始。 ?...8、从字典创建DataFrame 从字典创建DataFrame，自动按照字典进行列索引，行索引从0开始。 ?
其中，Series 和 DataFrame 是 Pandas 中最常用的两个对象，分别对应于一维和二维数据的处理（Pandas 还有对三维甚至多维数据处理的 Panel 对象，但不太常用）。...Series 类似于一维数组；DataFrame 是类似表格的二维数组；Panel 可以视为 Excel 的多表单 Sheet。...对象是一个带索引的一维数组，可以基于以下对象来创建： Python列表、Python字典、一维ndarray数组对象、甚至一个标量 （一）通过列表创建Series 基于列表创建，索引是从0开始的整数...dtype: float64 （二）通过字典创建Series 基于字典创建，索引是排好序的字典的键，也属于隐式索引——字典的键作为索引。...用键访问对应的值：字典不存在切片操作，因此切片操作是把 Series 对象看成 Numpy 而非字典。
如果传递了索引，它也必须与数组的长度相同。如果没有传递索引，结果将是 range(n)，其中 n 是数组的长度。...assign() 的函数签名只是 **kwargs。键是新字段的列名，值可以是要插入的值（例如，Series或 NumPy 数组），或者是要在DataFrame上调用的一个参数的函数。...返回原始DataFrame的副本，并插入新值。 **kwargs的顺序是保留的。这允许依赖赋值，其中**kwargs中后面的表达式可以引用同一assign()中先前创建的列。...assign() 的函数签名简单地是 **kwargs。键是新字段的列名，值可以是要插入的值（例如，Series 或 NumPy 数组），也可以是要在 DataFrame 上调用的一个参数的函数。...assign() 的函数签名只是 **kwargs。键是新字段的列名，值可以是要插入的值（例如，Series 或 NumPy 数组），或者是要在DataFrame 上调用的一个参数的函数。
一、Pandas Series Series是一个一维的数组对象，它包含一个值序列和一个对应的索引序列。...Numpy中的一维数组也有隐式定义的整数索引，可以通过它获取元素值，而Series用一种显式定义的索引与元素关联。...如果没有传递索引值，那么默认的索引将是范围(n)，其中n是数组长度，即 [0,1,2,3…,range(len(array))-1] 。....png] 2.1 从列表创建DataFrame 从列表中很方便的创建一个DataFrame，默认行列索引从0开始。...(s) [d000f665a045ff8a6146469a8b7ca06b.png] 2.2 从字典创建DataFrame 从字典创建DataFrame，自动按照字典进行列索引，行索引从0开始。
以下文章来源于Python大咖谈，作者吱吱不倦的呆鸟 用 Series 字典或字典生成 DataFrame 用多维数组字典、列表字典生成 DataFrame 用结构多维数组或记录多维数组生成 DataFrame...用列表字典生成 DataFrame 用元组字典生成 DataFrame 用 Series 创建 DataFrame 备选构建器 DataFrame 是由多种类型的列构成的二维标签数据结构，类似于 Excel...DataFrame 是最常用的 Pandas 对象，与 Series 一样，DataFrame 支持多种类型的输入数据： 一维 ndarray、列表、字典、Series 字典 二维 numpy.ndarray...的运作方式与 NumPy 二维数组不同。...DataFrame 里的缺失值用 np.nan 表示。DataFrame 构建器以 numpy.MaskedArray 为参数时 ，被屏蔽的条目为缺失数据。
DataFrame 用 Series 创建 DataFrame 备选构建器 DataFrame 是由多种类型的列构成的二维标签数据结构，类似于 Excel 、SQL 表，或 Series 对象构成的字典...DataFrame 是最常用的 Pandas 对象，与 Series 一样，DataFrame 支持多种类型的输入数据： 一维 ndarray、列表、字典、Series 字典 二维 numpy.ndarray...用 Series 字典或字典生成 DataFrame 生成的索引是每个 Series 索引的并集。先把嵌套字典转换为 Series。如果没有指定列，DataFrame 的列就是字典键的有序列表。...的运作方式与 NumPy 二维数组不同。...DataFrame 里的缺失值用 np.nan 表示。DataFrame 构建器以 numpy.MaskedArray 为参数时 ，被屏蔽的条目为缺失数据。
Pandas中的数据结构 Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。...创建DataFrame有多种方式： 以字典的字典或Series的字典的结构构建DataFrame，这时候的最外面字典对应的是DataFrame的列，内嵌的字典及Series则是其中每个值。....], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}df = pd.DataFrame(d) 可以看到d是一个字典，其中one的值为Series有3个值，而two为Series有4个值。...从列表的字典构建DataFrame，其中嵌套的每个列表（List）代表的是一个列，字典的名字则是列标签。这里要注意的是每个列表中的元素数量应该相同。...否则会报错： ValueError: arrays must all be same length 从字典的列表构建DataFrame，其中每个字典代表的是每条记录（DataFrame中的一行），字典中每个值对应的是这条记录的相关属性
使用 NumPy 函数或类似 NumPy 的运算（如根据布尔型数组进行过滤、标量乘法、应用数学函数等）都会保留索引值的链接，代码示例： obj2*2 np.exp(obj2) 还可以将 Series...看成是一个定长的有序字典，因为它是索引值到数据值的一个映射。...数据结构 DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...，最常用的一种是直接传入一个由等长列表或 NumPy 数组组成的字典，代码示例： data = {'state': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada'...另一种常见的数据形式是嵌套字典，如果嵌套字典传给 DataFrame，pandas 就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引，代码示例： #DataFrame另一种常见的数据形式是嵌套字典
数组的创建Numpy的核心对象是ndarray，它是一个多维数组对象。...每个值都有一个与之关联的索引，它们以0为起始。Series的数据类型由pandas自动推断得出。什么是DataFrame？...下面是一个创建DataFrame的例子：# 创建一个字典data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike', 'Sophia'], 'Age': [25, 28...)print(df)运行结果如下在这个例子中，我们使用一个字典来创建DataFrame。...字典的键表示列名，对应的值是列表类型，表示该列的数据。我们可以看到DataFrame具有清晰的表格结构，并且每个列都有相应的标签，方便阅读访问和筛选数据我们可以使用索引、标签或条件来访问和筛选数据。
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