pandas的資料結構是構建在 numpy 的基礎上的,pandas 的資料結構可以分為三個級別,低階別的資料結構可以看成是高階別的的資料結構的元素,可以這樣理解,最低級別的資料結構是一維陣列,第二個級別的資料結構可以看成是二維陣列,第三個級別的資料結構可以看成是三維的陣列,當然這三個資料結構的複雜程度遠高於陣列,這三個資料結構分別是series,dataframe和panel,這些資料結構的詳細如下
series 字面意思為系列,它是乙個一維陣列,它的複雜程度在於他為一維陣列提供了很多的操作方法,便於處理這些一維資料.
建立乙個 series 物件
import
pandas
aspds1=
pd.series([1
,2,3
,4])
series物件,只不過他會將資料解析成一維的形式,如下
import
pandas
aspds1=
pd.series
([[1,2
,3],[2,3
,4]])
0[1
,2,3
]1[2
,3,4
]
n-1維而已.
series 中幾個重要的屬性
dataframe的字面意思是資料框,從字面意思也可以看出來是乙個二維陣列,與series類似,他應該也是被解析成乙個二維陣列
構造乙個 dataframe 物件
import
pandas
aspd
import
numpy
asnp
data_frame=pd
.dataframe
([[1,2
,3,],[4,
5,6],[7,
8,9]]
,index=[
"第一行"
,"第二行"
,"第三行"],
columns=[
"第一列"
,"第二列"
,"第三列"],
dtype=np
.int64
)data_frame
圖-1 返回的資料物件
除了常規方法構造乙個 dataframe 物件外,也可以使用字典建立乙個 dataframe 物件,這樣建立物件會將 字典中的key作為列名,字典中的value作為一列
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