python学习篇-pandas库（一）

Pandas 的数据结构：Pandas 主要有 Series（一维数组），DataFrame（二维数组），Panel（三维数组），Panel4D（四维数组），PanelND（更多维数组）等数据结构。其中 Series 和 DataFrame 应用的最为广泛。

• Series 是一维带标签的数组，它可以包含任何数据类型。包括整数，字符串，浮点数，Python 对象等。Series 可以通过标签来定位。
• DataFrame 是二维的带标签的数据结构。我们可以通过标签来定位数据。这是 NumPy 所没有的。
  

创建Series数据类型
Series可以被看做由一列数据组成的数据集
创建Series语法：s = pd.Series(data,index=index)
下面介绍通过三种方式创建：
1、从列表创建Series

1. arr = [0, 1, 2, 3, 4]
   
2. s1 = pd.Series(arr)  # 如果不指定索引，则默认从 0 开始
   
3. s1

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1. 
   

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提示：前面的 0, 1, 2, 3, 4 为当前 Series 的索引，后面的 0, 1, 2, 3, 4 为 Series 的值。
2、从Ndarray创建Series

1. import numpy as np
   
2. 
   
3. n = np.random.randn(5)  # 创建一个随机 Ndarray 数组
   
4. index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
   
5. s2 = pd.Series(n, index=index)
   
6. s2

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3、从字典中创建Series

1. d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}  # 定义示例字典
   
2. s3 = pd.Series(d)
   
3. s3

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