深入理解Series和DataFrame

series和dataframe上手都很容易，但是深入理解一下還是有必要的——磨刀不誤砍柴工嘛

import pandas as pd

df = pd.read_clipboard(

)

df

指標地區

資料時間

數值所屬欄目

相關報表

0居民消費**指數(上月=100)

全國2023年10月

100.9

月度資料

相關報表

1居民消費**指數(上月=100)

全國2023年10月

nan月度資料

相關報表

2居民消費**指數(1978=100)

全國2023年

650.9

年度資料

相關報表

3居民消費**指數(1978=100)

全國2023年

637.5

年度資料

相關報表

4居民消費**指數(上年同月=100)

全國2023年10月

103.8

月度資料

相關報表

5居民消費**指數(上年同月=100)

全國2023年10月

nan月度資料

相關報表

6居民消費**指數(上年同期=100)

全國2023年10月

102.6

月度資料

相關報表

7居民消費**指數(上年同期=100)

全國2023年10月

nan月度資料

相關報表

8居民消費**指數(上年=100)

全國2023年

102.1

年度資料

相關報表

9居民消費**指數(上年=100)

全國2023年

101.6

年度資料

相關報表

10城市居民消費**指數(上年同月=100)

全國2023年10月

103.5

月度資料

相關報表

11城市居民消費**指數(上年同月=100)

全國2023年10月

nan月度資料

相關報表

空值對資料分析是沒有意義的，我們先去掉

df1 = df.dropna(axis=

0)

df1

指標地區

資料時間

數值所屬欄目

相關報表

0居民消費**指數(上月=100)

全國2023年10月

100.9

月度資料

相關報表

2居民消費**指數(1978=100)

全國2023年

650.9

年度資料

相關報表

3居民消費**指數(1978=100)

全國2023年

637.5

年度資料

相關報表

4居民消費**指數(上年同月=100)

全國2023年10月

103.8

月度資料

相關報表

6居民消費**指數(上年同期=100)

全國2023年10月

102.6

月度資料

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8居民消費**指數(上年=100)

全國2023年

102.1

年度資料

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9居民消費**指數(上年=100)

全國2023年

101.6

年度資料

相關報表

10城市居民消費**指數(上年同月=100)

全國2023年10月

103.5

月度資料

相關報表

指定axis引數是常見操作，0代表效果產生於行，1代表效果產生於列

seri1 = df1[

'指標'
]

seri2 = df1[

'資料時間'
]seri3 = df1[
'數值'
]

seri1

0         居民消費**指數(上月=100)

2 居民消費**指數(1978=100)
3 居民消費**指數(1978=100)
4 居民消費**指數(上年同月=100)
6 居民消費**指數(上年同期=100)
8 居民消費**指數(上年=100)
9 居民消費**指數(上年=100)
10 城市居民消費**指數(上年同月=100)
name: 指標, dtype: object

nw_df = pd.dataframe(

[seri1,seri2,seri3]
)

nw_df

3468

910指標居民消費**指數(上月=100)

居民消費**指數(1978=100)

居民消費**指數(1978=100)

居民消費**指數(上年同月=100)

居民消費**指數(上年同期=100)

居民消費**指數(上年=100)

居民消費**指數(上年=100)

城市居民消費**指數(上年同月=100)

資料時間

2023年10月

2023年

2023年

2023年10月

2023年10月

2023年

2023年

2023年10月

數值100.9

650.9

637.5

103.8

102.6

102.1

101.6

103.5

nw_df.t

指標資料時間數值0

居民消費**指數(上月=100)

2023年10月

100.9

2居民消費**指數(1978=100)

2023年

650.9

3居民消費**指數(1978=100)

2023年

637.5

4居民消費**指數(上年同月=100)

2023年10月

103.8

6居民消費**指數(上年同期=100)

2023年10月

102.6

8居民消費**指數(上年=100)

2023年

102.1

9居民消費**指數(上年=100)

2023年

101.6

10城市居民消費**指數(上年同月=100)

2023年10月

103.5

dic =

df2 = pd.dataframe(dic)

df2

張三李四王五0

6056781

合格不及格

良好

df2.t

張三60

合格李四

56不及格

王五78良好

從上我們看到series和dict可以互相轉換，但是兩者資訊量不是完全對稱的

nw_df = pd.dataframe([[

'張',
'王',
'李'],[
34,56,
67],[
'不及格'
,'不及格'
,'及格']]
)

nw_df

20張王

李13456672

不及格不及格

及格

df4 = pd.dataframe([,

,,])

df4

姓名成績評級0

錢謙益34

不及格1

李瓊67及格2

譚耀祖97

優秀

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