一、Series 数据结构 1.是什么？ Series 是一种类似于一维数组的对象，由一组数据及一组数据标签（即索引）组成。 第一列是 数据标签（索引）；第二列是 具体数据。 2.为什么？ 3.怎么做？ 导包： import pandas as pd （1）创建一个Series：使用 Series()方法 1）传入一个列表list： 只传入一个列表不指定数据标签，那么 Series会默认使用从0开始的数作为数据标签（索引）。 import pandas as pd s1 = pd.Serie
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
本篇继续Pandas与Spark常用操作对比系列，针对常用到的获取指定列的多种实现做以对比。
df = pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) 创建一个DataFrame
Pandas 是 Python 为解决数据分析而创建的，详情看官网 (https://pandas.pydata.org/)。 在使用 pandas 之前，需要引进它，语法如下：
Series是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据以及一组与之相关的数据标签（索引）组成，创建Series对象的语法如下：
可以把DataFrame看作由Series对象组成的字典，其中key是列名，值是Series Series和Python中的列表非常相似，但是它的每个元素的数据类型必须相同
series 和 dataframe 这是pandas 中最为基本的两个概念，series 类似于一维数组，可以近似当成普通的数组进行操作，对于series 默认会有行索引为它索引，但特殊的同时与普通的一维数组不同 列表只能有从0开始的整数索引，而series则可以自定义标签索引，这一点来看，跟字典又比较相似，因此series又可以拥有类似字典的操作方式，series 的标签索引可以随时更新修改替换。series 提供有很多方便的方法，用于判断值为空的 isnull, notnull，sort_index(), sort_values() 用于排序的方法等。
以下示例都使用加载的 gapminder.tsv 数据集进行操作，注意将 year 这一列设置为行标签。
pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包，主要目的是为了数据分析。它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法。pandas 有两个主要的数据结构：Series 和 DataFrame。
前面我们介绍了Numpy的索引和选择操作，Pandas也具有类似的操作，这节我们将介绍Pandas对象的索引和选择操作。
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
索引和切片操作是最基本最常用的数据处理操作，Pandas中的索引和切片操作基于Python的语言特性，支持类似于numpy中的操作，也可以使用行标签、列标签以及行标签与列标签的组合来进行索引和切片操作。
上一篇总结了Pandas中最重要的两个数据结构：Series和DataFrame，前者相当于更加强大的一维数组，是数组和字典的组合，因为既可以按照位置，也能通过键获取访问元素；而DataFrame是Series的容器，二维的数组，有行、列标签。正是通过这两个强大的数据结构和基于它们建立的各种操作，才使得Pandas称霸数据处理领域工具库，关于这篇请参考：
pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式：https://www.zalou.cn/article/172623.htm
谈到DataFrame数据的合并，一般用到的方法有concat、join、merge。 这里就介绍concat方法，以下是函数原型。
Pandas构建在Numpy的基础上，它同时支持行和列的操作。 使用pip进行安装：
Pandas 基于 NumPy 开发，它提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理数据。
Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。
在Pandas中，join()方法也可以用于实现合并操作，本文介绍join()方法的具体用法。
data= pd.Series([0.25,0.5,0.75,1.0]) 默认索引是数字
导读：在Python中，进行数据分析的一个主要工具就是Pandas。Pandas是Wes McKinney在大型对冲基金AQR公司工作时开发的，后来该工具开源了，主要由社区进行维护和更新。
pandas是本系列后续内容所需要的第三方库，它是基于之前介绍的NumPy构建的，使得Python可以更加简单、方便地完成一系列数据分析工作。 首先，使用下面的pandas导入约定： pd是pan
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。自从2010年出现以来，它助使 Python 成为强大而高效的数据分析环境。pandas使用最多的数据结构对象是 DataFrame，它是一个面向列（column-oriented）的二维表结构，另一个是 Series，一个一维的标签化数组对象。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了 高级数据结构 和 数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
Pandas是Python中用于数据处理和数据分析的开源库，2008年由金融数据分析师Wes McKinney开发。开发Pandas的初衷是为了方便进行金融数据分析，现在Pandas的功能越来越丰富，应用范围也越来越广，几乎所有需要做数据处理的地方都可以派上用场。
pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False)
今天是读《pyhton数据分析基础》的第15天，今天读书笔记的内容为使用pandas模块的数据框类型。 数据框（DataFrame）类型其实就是带标题的列表。很多时候，整个数据框的数据并不会一次性的用于某一部的分析，而是选用某一列或几列的数据进行分析，此时就需要获取数据框的部分数据。 获取方式如下： 获取方式1：使用DataFrame.loc[] #调用某两行两列交汇的数据 #[index1,index2]表示引用索引号为index1和index2的两行数据 #[colName1,colName2]表示
在数据分析与机器学习中，经常会遇到处理数据的问题。而使用Python进行数据处理和分析时，pandas库和numpy库是常用的工具。其中，pandas库提供了DataFrame数据结构，numpy库提供了ndarray数据结构。然而，有时候我们会遇到DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法进行运算的问题。本文将介绍一种解决这个问题的方法。
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2
Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas，本章将围绕这两个库进行展开介绍。 Numpy库 Numpy
pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。
本文用到的数据来源于网易财经，具体下载方式可以参考上一篇文章：Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍。
当用行号索引的时候, 尽量用 iloc 来进行索引; 而用标签索引的时候用 loc , ix 尽量别用。
今天是pandas数据处理专题的第二篇文章，我们一起来聊聊pandas当中最重要的数据结构——DataFrame。
上一期介绍了将文件加载到Pandas对象，这个对象就是Pandas的数据结构。本次我们就来系统介绍一下Pandas的数据结构。
Pandas的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的 对象，由一组数据（各种NumPy数据类型）以及一组与之对应的索引（数据标签）组成。 类似一维数组的对象 由数据和索引组成 索引(index)在左，数据(values)在右 索引是自动创建的 [图片上传失败...(image-3ff688-1523173952026)] 1. 通过list构建Series
想入门 Pandas，那么首先需要了解Pandas中的数据结构。因为Pandas中数据操作依赖于数据结构对象。Pandas中最常用的数据结构是 Series 和 DataFrame。这里可以将 Series和 DataFrame分别看作一维数组和二维数组。
验证等效性需要进行比较，上一篇文章介绍了比较操作。比较操作参考：Pandas知识点-比较操作
统计运算非常常用。本文介绍Pandas中的统计运算函数，这些统计运算函数基本都可以见名知义，使用起来非常简单。
这是 pandas 快速上手系列的第 5 篇文章，本篇详细介绍了 unique 的使用和示例。pandas 库中的 unique 方法用于获取 DataFrame/Series 中唯一的值或记录。它通常用于查看数据中存在哪些唯一值、去重以及一些数据探索和清理任务。
算术运算是最基本的运算，看起来很简单，但也有一些需要注意的地方，本文中会依次介绍。
Series是一维数组对象，包含数据数组和相关的数据标签数组。数据可以是任何 NumPy 数据类型，标签是序列的索引。
pandas是数据分析领域的常用库，它被专门设计来处理表格和混杂数据，这样的设计让它在数据清洗和分析工作上更有优势。
pandas是基于NumPy的一种数据分析工具，在机器学习任务中，我们首先需要对数据进行清洗和编辑等工作，pandas库大大简化了我们的工作量，熟练并掌握pandas常规用法是正确构建机器学习模型的第一步。
Pandas是Python第三方库，提供高性能易用数据类型和分析工具，pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
最近在入门图像识别，自然也会用到深度学习框架，也接触到了一个新的数据结构——tensor(张量)。除此之外，也有一些很常用的数据结构，比如DataFrame、Series、array等，这篇文章主要对这几种数据结构的创建及相互转换做一个小总结。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 数据处理：Pandas库的使用 ---- Python 数据处理：Pandas库的使用 1.Pandas 数据结构 1.1 Series 1.2 DataFrame 2.基本功能 2.1 重新索引 2.2 丢弃指定轴上的项 2.3 索引、选取和过滤 2.4 用 loc 和 iloc 进行选取 2.5
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