本文将聊一下NumPy和panda.DataFrames最基础的一些知识,前者能帮助你处理大量数值数据,后者帮你存储大型数据集以及从数据集中提取出来的信息。...如计算任意数组的平均数(mean)、中位数(median)、标准差(standard deviation)。
例如:对1至5之间的所有整数数组命名为numbers。...import numpy
a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = [2, 3, 4, 5, 6]
numpy.dot(a,b)
好了,现在我们对操作数据有了一定的了解了。...:Series([False, True, False, True], index=['a','b','c','d'])
}
#字典创建好以后,将其做为参数传递至DataFrame函数,创建实际的数据框架...在本例中,我们重温一下之前numpy中提到的求平均数。numpy.mean对每个自成一列的向量求平均数,这本身就是一个新的数据结构。