pandas的使用

pandas数据类型

1、Series类型

在 Pandas 中，Series 是一种一维标签数组，可以包含任意数据类型。它是 Pandas 中最基本的数据结构之一。每个 Series 对象都由两个主要的部分组成：索引（index）和数据（values）。

（1）创建Series

列表创建：

>>> import pandas as pd
>>>
>>> data = [1, 2, 3, 4]
>>> s = pd.Series(data)    #默认索引从0开始
>>> print(s)                
0    1
1    2
2    3
3    4
dtype: int64


>>> custom_index = ['a', 'b', 'c', 'd']
>>> s = pd.Series(data, index=custom_index)    #自定义索引
>>> print(s)
a    1
b    2
c    3
d    4
dtype: int64

字典创建：

（2）访问数据和索引：

>>> 
>>> print(s.values)    # 访问数据
[1 2 3 4]
>>> type(s.values)





>>> print(s.index)     # 访问索引
Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object')
>>> type(s.index)

>>> len(s.index)
4
>>> list(s.index)
['a', 'b', 'c', 'd']
>>> list(s.index)[:2]
['a', 'b']

（3）使用标签访问数据：

>>> 
>>> print(s['a'])    # 使用标签访问数据
1
>>> print(s[1])      # 即使自定义索引，仍然可以使用默认索引访问数据
2

（4）Series设置名称

>>> # 指定 Series 的名称
>>> s = pd.Series(data, name='my_series')
>>> print(s)
0    1
1    2
2    3
3    4
Name: my_series, dtype: int64

（5）Series的数据类型

>>> # 查看 Series 的数据类型
>>> print(s.dtype)
int64

（6）Series的切片和索引

2、DataFrame类型

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