pandas基本操作，生成数组

pandas基本操作，生成数组

Series方法

改变索引名字
ser_obj=pd.Series(list('asdf'))
print(ser_obj)
print(ser_obj.index)
print(ser_obj.values)

print('############')
print(type(ser_obj.index))
print(type(ser_obj.values))
给np数组添加索引
ser2=pd.Series(np.random.randint(-5,50,10))
print(ser2)

创建一个一维数组
ser3=pd.Series(data=['python','java','c++','go'],index=list('abcd'))
给数组添加名字
ser4=pd.Series(data=[1,2,3,4],index=list('abcd'),name='ser1')
print(ser3)
print(ser4)
print('################')

通过字典创建数组
ser5=pd.Series(data={'name':'wang','age':18})
print(ser5)

dataFrame

通过列表创建数组，这里有3个参数，这里第一个是数据，可以指定index
df1=pd.DataFrame(list('asdf'),columns=['M'])
print(df1)
print('################')
创建一个4*4的数组，行名为x,y,z,i
df2=pd.DataFrame(np.random.randint(10,100,(4,4)),columns=['x','y','z','i'])
print(df2)
print()


dict_new={
    'names':['wang','wang2','wang3'],
    'age':18,
    'country':'China',
    'price':12.3
}
通过字典生成数组，注意如果指定的不是可迭代对象，数组会自动补齐，但是如果是可迭代对象且长度和行长不符合，则报错
df3=pd.DataFrame(dict_new)
添加索引名字，和index指定的字段不同
df3.index.name='index_name'
print(df3)
print(df3.dtypes)
print(df3.index)
print(df3.columns)
print()
通过字典生成数组，给index赋值
df4=pd.DataFrame(dict_new,index=list('ABC'))
print(df4)
print(df4.dtypes)
print(df4.index)
print(df4.columns)
print()

print('^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^')
print(df3['names'])
print(df3['names'].values)
print(type(df3['names']))
查看数组信息
df3.info()
给数组添加一个总行名
df3.columns.name='col_name'
print(df3)