python速通小笔记

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python速通小笔记

1.pandas介绍

1.一维数组的创建

1.字典创建法-----------pd.Series(字典）

• 使用pd.Series(),参数为已经创建好了的字典

2.数组创建法-----------pd.Series(列表1，index=列表2）

2.一维对象的属性

• sr.values----------查看所有的v
• sr.index----------查看所有的k

那如果用张量来代替numpy呢？

• 效果一致

• Numpy和Pandas是紧密相连的

2.二维数组的创建

1.字典创建法

举例说明：

使用pd.DataFrame(字典)创建二维对象

• 可以看到，sr1和sr2原有的index变成了横向的标签，即1，2，3，4号
• 年龄变成了sr1的列标签，性别变成了sr2的列标签

2.数组创建法

在这里插入图片描述

• pd.DataFrame(二维数组，行标签，列标签)。创建字典 -

• 这些就是v

• 结果和上文一致

3.二维数组的属性

• 那如果我想把values这个数组取出来呢？

• 最后使用.astype(类型)转换为整形数组

2.对象的索引

1.一维对象的索引

数据创建：

显式索引：

隐式索引：

2.一维对象的切片

显示索引：

隐式索引：

• 显示索引比较浅显易懂

3.二维对象的索引

• 显示索引：.loc
• 隐式索引：.iloc

记得一定要带索引器

举例说明：

1.数据创建：

这样创建也可以

• .loc[]中的内容顺序是先行标签，后列标签

4.二维对象的切片

3.对象的操作

1.转置

2.上下或左右翻转

3.对象的重塑

数据准备：

添加列标签：

添加一行

取一列。

4.对象的拼接-----------pd.concat（）

举例说明，代码：

5.一维对象和二维对象的合并

初始数据：

合并列对象：添加列特征

合并行对象：添加行个体

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2025-04-04，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除前往查看pandas笔记对象索引python

python速通小笔记

1.pandas介绍

1.一维数组的创建

1.字典创建法-----------pd.Series(字典）

• 使用pd.Series(),参数为已经创建好了的字典

2.数组创建法-----------pd.Series(列表1，index=列表2）

2.一维对象的属性

• sr.values----------查看所有的v
• sr.index----------查看所有的k

那如果用张量来代替numpy呢？

• 效果一致

• Numpy和Pandas是紧密相连的

2.二维数组的创建

1.字典创建法

举例说明：

使用pd.DataFrame(字典)创建二维对象

• 可以看到，sr1和sr2原有的index变成了横向的标签，即1，2，3，4号
• 年龄变成了sr1的列标签，性别变成了sr2的列标签

2.数组创建法

在这里插入图片描述

• pd.DataFrame(二维数组，行标签，列标签)。创建字典 -

• 这些就是v

• 结果和上文一致

3.二维数组的属性

• 那如果我想把values这个数组取出来呢？

• 最后使用.astype(类型)转换为整形数组

2.对象的索引

1.一维对象的索引

数据创建：

显式索引：

隐式索引：

2.一维对象的切片

显示索引：

隐式索引：

• 显示索引比较浅显易懂

3.二维对象的索引

• 显示索引：.loc
• 隐式索引：.iloc

记得一定要带索引器

举例说明：

1.数据创建：

这样创建也可以

• .loc[]中的内容顺序是先行标签，后列标签

4.二维对象的切片

3.对象的操作

1.转置

2.上下或左右翻转

3.对象的重塑

数据准备：

添加列标签：

添加一行

取一列。

4.对象的拼接-----------pd.concat（）

举例说明，代码：

5.一维对象和二维对象的合并

初始数据：

合并列对象：添加列特征

合并行对象：添加行个体

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2025-04-04，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除前往查看pandas笔记对象索引python

本文标签： python速通小笔记