pandas 官方文档地址：https://pandas.pydata.org/ 在 Python 中，使用 pandas 库通过列表字典（即列表里的每个元素是一个字典）创建 DataFrame 时，如果每个字典的...DataFrame 是 pandas 库中的一种二维标签数据结构，类似于 Excel 表格或 SQL 表，其中可以存储不同类型的列。这种数据结构非常适合于处理真实世界中常见的异质型数据。...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。...总而言之，pandas 在处理通过列表字典创建 DataFrame 时各个字典键顺序不同以及部分字典缺失某些键时显示出了极高的灵活性和容错能力。
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。 ?...4、序列数据的访问 通过各种方式访问Series数据，系列中的数据可以使用类似于访问numpy中的ndarray中的数据来访问。 ?...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。 ?...9、列选择 在刚学Pandas时，行选择和列选择非常容易混淆，在这里进行一下整理常用的列选择。 ? 10、行选择 整理多种行选择的方法，总有一种适合你的。 ? ? ?
将数据类列表传递给它等同于传递字典列表。 请注意，列表中的所有值都应该是数据类，列表中混合类型的值会导致 `TypeError`。...可以自动分配，特别是当从DataFrame中选择单列时，name将被分配为列标签。...的name可以被自动赋值，特别是当从DataFrame中选择单列时，name将被分配为列标签。...传递数据类列表相当于传递字典列表。 请注意，列表中的所有值都应该是数据类，混合类型会导致`TypeError`。...传递一个数据类列表等同于传递一个字典列表。 请注意，列表中的所有值都应该是数据类，混合类型的列表会导致TypeError。
注意，这里强调series和dataframe是一个类字典结构而非真正意义上的字典，原因在于series中允许标签名重复、dataframe中则允许列名和标签名均有重复，而这是一个真正字典所不允许的。...自然毫无悬念 dataframe：无法访问单个元素，只能返回一列、多列或多行：单值或多值（多个列名组成的列表）访问时按列进行查询，单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" ....切片形式访问时按行进行查询，又区分数字切片和标签切片两种情况：当输入数字索引切片时，类似于普通列表切片；当输入标签切片时，执行范围查询（即无需切片首末值存在于标签列中），包含两端标签结果，无匹配行时返回为空...get，由于series和dataframe均可以看做是类字典结构，所以也可使用字典中的get()方法，主要适用于不确定数据结构中是否包含该标签时，与字典的get方法完全一致 ?...尤为强大的是，除了常用的字符串操作方法，str属性接口中还集成了正则表达式的大部分功能，这使得pandas在处理字符串列时，兼具高效和强力。例如如下代码可用于统计每个句子中单词的个数 ?
DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame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）。...键会被合并成结果的行索引，跟“由Series组成的字典”的情况―样 字典或Series的列表 各项将会成为DataFrame的一行。...字典键或Series索引的并集将会成为DataFrame的列标 由列表或元组组成的列表 类似于“二维ndarray" 另一个DataFrame 该DataFrame的索引将会被沿用，除非显式指定了其他索引...向[ ]传递单一的元素或列表，就可选择列。...它们可以让你用类似 NumPy 的标记，使用轴标签（loc）或整数索引（iloc），从DataFrame选择行和列的子集。
中的一个特殊字典，其中每个列名是key，每一列的数据为value（注：这个特殊的字典允许列名重复），该种形式对列名无任何要求。...当方括号内用一个列名组成的列表时，则意味着提取结果是一个DataFrame子集； df.loc[:, 'A']：即通过定位符loc来提取，其中逗号前面用于定位目标行，此处用:即表示对行不限定；逗号后面用于定位目标列...类似，只不过iloc中传入的为整数索引形式，且索引从0开始；仍与loc类似，此处传入单个索引整数，若传入多个索引组成的列表，则仍然提取得到一个DataFrame子集。...：Spark中的DataFrame每一列的类型为Column、行为Row，而Pandas中的DataFrame则无论是行还是列，都是一个Series；Spark中DataFrame有列名，但没有行索引，...仍然构造一个类似于前述数据的Spark中的DataFrame，数据如下： ?
5 pandas 选择数据 6 总结 7 参考资料 pandas 库概述 pandas 提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数。...Series 中的单个或一组值，代码示例： obj2[['a', 'b', 'c']] obj2['a']=2 obj2[['a', 'b', 'c']] [‘a’,’b’,’c]是索引列表，即使它包含的是字符串而不是整数...DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共用同一个索引）。DataFrame 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）。...例如，我们可以给那个空的 “debt” 列赋上一个标量值或一组值（数组或列表形式），代码示例： frame2.debt = np.arange(6.) frame2 注意：将列表或数组赋值给某个列时，...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
Series 3.1 仅有数据列表即可产生最简单的Series 3.2 创建一个具有标签索引的Series 3.3 使用Python字典创建Series 3.4 根据标签索引查询数据 4....DataFrame 4.1 根据多个字典序列创建dataframe 5. 从DataFrame中查询出Series 5.1 查询一列 5.2 查询多列 5.3 查询一行 5.4 查询多行 1....Series Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（不同数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。...DataFrame DataFrame是一个表格型的数据结构； 每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等） 既有行索引index,也有列索引columns，可以被看做由Series组成的字典。...从DataFrame中查询出Series 如果只查询一行、一列，返回的是pd.Series； 如果查询多行、多列，返回的是pd.DataFrame。
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。...] 1.3 Series数据的访问 通过各种方式访问Series数据，系列中的数据可以使用类似于访问numpy中的ndarray中的数据来访问。....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。...在刚学Pandas时，行选择和列选择非常容易混淆，在这里进行一下整理常用的列选择。
index_col参数:该参数用于指定表格的哪一列作为DataFrame的行索引,从0开始计数。 nrows参数:该参数可以控制导入的行数,该参数在导入文件体积较大时比较有用。...skipfooter参数:该参数可以在导入数据时,跳过表格底部的若干行。 header参数:当使用Pandas的read_excel方法导入Excel文件时,默认表格的第一行为字段名。...有时候从后台系统里导出来的数据就是JSON格式。 JSON文件实际存储的时一个JSON对象或者一个JSON数组。...JSON对象是由多个键值对组成的,类似于Python的字典; JSON数组由多个JSON对象组成,类似于Python列表。...对于Pandas库中的to_excel()方法，有下列参数说明: sheet_name：字符串，默认值为"Sheet1"，指包含DataFrame数据的表的名称。
1.Series（序列）：Series是Pandas库中的一维标记数组，类似于带标签的数组。它可以容纳任何数据类型，并具有标签（索引），用于访问和操作数据。...2.DataFrame（数据框）：DataFrame是Pandas库中的二维表格数据结构，类似于电子表格或SQL中的表。它由行和列组成，每列可以包含不同的数据类型。...DataFrame可以从各种数据源中创建，如CSV文件、Excel文件、数据库等。 3.Index（索引）：索引是Pandas中用于标识和访问数据的标签。它可以是整数、字符串或其他数据类型。...常用操作 创建DataFrame import pandas as pd # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame() # 从列表创建DataFrame data =...[['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]] df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age']) # 从字典创建
我们希望能够以类似字典的方式向这些容器中插入和删除对象。 另外，我们希望常见 API 函数的默认行为能够考虑到时间序列和横截面数据集的典型方向。...我们希望能够以类似字典的方式向这些容器中插入和移除对象。 此外，我们希望常见 API 函数有合理的默认行为，考虑到时间序列和横截面数据集的典型方向。...使用 Python 字典列表时，字典键将用作列标题，每个列表中的值将用作DataFrame的列。...当使用 Python 字典的列表时，字典的键将被用作列标题，每个列表中的值将作为 DataFrame 的列。...DataFrame中的每一列都是一个Series。当选择单列时，返回的对象是一个 pandas Series。
类似于定长的有序字典，有Index和 value。...as pd # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame() print(df) # 从列表创建DataFrame data = [1,2,3,4,5] # 一维列表，...'b': 10, 'c': 20}] # 列表字典，键作表头，值作值，不提供值为NaN df = pd.DataFrame(data) print(df) # 直接从字典来创建DataFrame data...创建新的列时，要给出原有dataframe的index，不足时为NaN 列删除 删除某列数据需要用到pandas提供的方法pop，pop方法的用法如下： import pandas as pd d =...df2) print(df) 行删除 使用索引标签从DataFrame中删除或删除行。
目录 查看 pandas 及其支持项的版本 创建 DataFrame 重命名列 反转行序 反转列序 按数据类型选择列 把字符串转换为数值 优化 DataFrame 大小 用多个文件建立 DataFrame...操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...创建 DataFrame 创建 DataFrame 的方式有很多，比如，可以把字典传递给 DataFrame 构建器，字典的 Key 是列名，字典的 Value 为列表，是 DataFrame 的列的值...这样就可以生成 DataFrame 了，但如果要用非数字形式的列名，需要强制把字符串转换为列表， 再把这个列表传给 columns 参数。 ?...这里要注意的是，字符串里的字符数量必须与 DataFrame 的列数一致。 3. 重命名列 ? 用点（.）选择 pandas 里的列写起来比较容易，但列名里有空格，就没法这样操作了。
JSON对象是由多个键值对组成的,类似于Python的字典; JSON数组由多个JSON对象组成,类似于Python列表。...注意事项： 读取的JSON文件必须存在并且格式正确，否则函数将会抛出异常。 JSON文件可以包含不同类型的数据，如字符串、数字、布尔值、列表、字典等。...read_html()函数是pandas库中的一个功能，它可以用于从HTML文件或URL中读取表格数据并将其转换为DataFrame对象。...converters：一个字典，用于指定不同列的数据类型转换函数。 na_values：一个列表或字符串，用于指定需要识别为缺失值的特殊字符串。...返回值： 如果HTML文件中只有一个表格，则返回一个DataFrame对象。 如果HTML文件中有多个表格，则返回一个包含所有表格的列表，每个表格都以DataFrame对象的形式存储在列表中。
它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具，其中最重要的是DataFrame类。DataFrame是pandas中最常用的数据结构之一，它类似于电子表格或SQL中的表格。...它可以采用不同类型的输入数据，例如字典、列表、ndarray等。在创建DataFrame对象之后，您可以使用各种方法和函数对数据进行操作、查询和分析。...以下是一些常用的参数：data：输入数据，可以是字典、列表、ndarray等。index：为DataFrame对象的索引指定标签。...数据过滤和选择：使用条件语句和逻辑操作符可以对DataFrame中的数据进行过滤和选择。数据排序：使用sort_values()方法可以对DataFrame进行按列排序。...不支持更高级的数据操作：pandas.DataFrame()在处理数据时，缺少一些高级的操作，如图形处理、机器学习等功能。
python 中可以作为分组键的类型： 列名 和分组数据等长的数组或者列表 一个指明分组名称和分组值关系的字典或者 series A function to be invoked on the axis...Timestamp–时间点 多个 timestamp 对象储存在一个 series 或者 df 或者列表中时，这些对象是通过 datetimeindex 组织起来的。...随机抽样 随机抽样用到的是 df.sample（n）函数，该函数返回值为对于 df 以行为抽样单位进行的随机抽样，返回值是从总体随机抽出的 n 行组成的 df（默认不可以重复，可以调整参数） import...： 拼接后的数据可以看到数据的来源 拼接的时候需要删除默认的整数标签 join 或者 merge 方法实现的其实是表的横向拼接，需要纵向拼接时的情况 df 的拼接是从 numpy 的拼接引入的，选择沿着不同的轴进行匹配会产生不同的结果...接收函数、字符串、字典，或函数与字符串的列表。
DataFrame：一个二维表格，类似于电子表格或数据库中的表，具有行和列。 Series：一个一维数组，类似于表格中的一列数据。 2.2 什么是 xlrd？...DataFrame 是 pandas 中的核心数据结构之一，它是一个二维的表格，类似于 Excel 表格。每个 DataFrame 都有行索引和列标签。...df = pd.DataFrame(data) # 显示 DataFrame print(df) 解释 字典 data：我们创建了一个字典，其中每个键（如 'Name'）代表一列数据，每个键对应的值是一个列表...pd.DataFrame(data)：pandas 提供的 DataFrame 构造函数，用于将字典转换为 DataFrame。...Series 是 pandas 中的一维数据结构，类似于 Excel 中的一列。每个 Series 都有一个索引和一组数据。
这样在后面的代码中，使用DataFrame或read_csv(...)方法时，我们就不用写出包的全名了。...更多 读取Excel文件，除了用pandas的read_excel(...)方法，你也可以选择其它Python模块。pandas使用xlrd读取数据并转成DataFrame。...read_xml方法的return语句从传入的所有字典中创建一个列表，转换成DataFrame。...列表的首元素是，尾元素是。对行中每个字段，我们以>的格式封装，并加进字符串列表。...原理 pandas 的read_html(...)方法解析HTML文件的DOM结构，从所有table节点中提取数据。第一个参数可以是URL、文件或HTML标签原始字符串。
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