自 pandas文件（
這裡只是乙個簡單的介紹，面向初學的小夥伴，如果想要學習更多的pandas知識點，請看文件當中的cookiebook部分，當然，後續也會進行翻譯。
官方文件當中使用了numpy結合pandas使用，我們在舉例子的過程當中，保留文件案例的同時採用乙個新的案例，商品關係資料結構：
商品表：
id商品名稱
商品**
商品產地
商品上架時間
商品型別
1山東紅富士
12.5
山東煙台
1991/3/24
水果商品型別表：
型別id
型別名稱1水果
2肉類3禽蛋奶
當然，為了更好的學習這一部分的內容，可以先參照一下資料結構部分，
首先可以通過乙個列表型別的值建立乙個序列，pandas會預設建立乙個整數型別的索引：
import pandas
#通過乙個列表型別的值建立乙個序列
series = pandas.series(["a","b","c","d"])
print(series)
#效果如下
"""0 a
1 b
2 c
3 d
dtype: object
"""
字串型別
import pandas
#通過乙個字串型別的值建立乙個序列
series = pandas.series("abcdef")
print(series)
#效果如下
"""0 abcdef
dtype: object
"""
import pandas
#通過乙個元組型別的值建立乙個序列
series = pandas.series(("a","b","c","d"))
# series = pandas.series()
print(series)
#效果如下
"""0 a
1 b
2 c
3 d
dtype: object
"""
import pandas
#通過乙個字典型別的值建立乙個序列
# series = pandas.series()
print(series)
#效果如下
"""a 1
b 2
c 3
d 4
dtype: int64
"""
import pandas
index_data = pandas.date_range("20160201",periods = 3)
order_data = pandas.dataframe(range(3),index=index_data)
print(order_data)
#效果如下
""" 0
2016-02-01 0
2016-02-02 1
2016-02-03 2
"""
import pandas
dicts =
data = pandas.dataframe(dicts)
print(data)
#效果如下
""" 0
2016-02-01 0
2016-02-02 1
2016-02-03 2
"""#當然如果資料的長度不一致也會出現問題
import pandas
dicts =
data = pandas.dataframe(dicts)
print(data)
#效果如下
""".......
raise valueerror("arrays must all be same length")
valueerror: arrays must all be same length
"""#當然在這裡可以有更加複雜的案例
import numpy
import pandas
data = pandas.dataframe(
)print(data)
#效果如下
""" a b c d e f
0 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo
1 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo
2 1.0 2013-01-02 1.0 3 test foo
3 1.0 2013-01-02 1.0 3 train foo
"""
import numpy
import pandas
data = pandas.dataframe(
)print(data)
#效果如下
"""a float64
b datetime64[ns]
c float32
d int32
e category
f object
dtype: object
"""
Pandas 10分鐘Pandas之旅 02
此類操作預設排除缺失資料 求平均值 print df.mean print 指定求平均值的軸 print df.mean 1 print 建立series物件s，以dates為索引並平移2個位置 s pd.series 1,3,5,np.nan,6,8 index dates shift 2 pri...
Less10分鐘入門
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