可以使用列表的列表创建 Pandas DataFrame，为此，需要将 Python 列表的列表作为参数传递给 pandas.DataFrame() 函数。Pandas DataFrame 将以表格格式（如行和列）表示数据。如果使用列表的列表创建 Pandas DataFrame，则内部列表将转换为结果列表中的一行。示例# 导入 Pandas 包 import pandas as pd # 创建嵌套列表 nested_list = [[1, 2, 3], [10, 20, 30], [100, 200, 300]] # 创建 DataFrame df = pd.DataFrame(nested_list, columns= ... 阅读更多

DataFrame 是一个二维 Pandas 数据结构，它具有异构的表格数据以及相应的标签（行和列）。通常，Pandas DataFrame 用于处理实时表格数据，例如 CSV 文件、SQL 数据库和 Excel 文件。如果要创建 DataFrame，则有多种方法，例如：使用列表、NumPy 数组或字典。可以使用简单的列表创建 DataFrame。示例import pandas as pd # 导入 Pandas 包 Li = [100, 200, 300, 400, 500] # 将值赋给列表(Li) df = pd.DataFrame(Li) # 创建 DataFrame print(df) ... 阅读更多

Pandas Series 中的 count 方法将返回一个整数值，该值表示 Series 对象中存在的元素总数。它仅计算有效元素，并忽略 Series 数据中的无效元素。无效元素就是缺失值，例如 Nan、Null 和 None。count 方法不会将缺失值计算为元素，它将忽略缺失值并计算其余值。示例# 导入 Pandas 包 import pandas as pd d = {'a':'A', 'c':"C", 'd':'D', 'e':'E'} # 使用空数据创建 Series s_obj = pd.Series(d, index=list('abcdefg')) print(s_obj) # ... 阅读更多

Pandas Series 对象中的 tail 方法用于从 Series 中检索底部元素。此 tail 方法将一个整数作为参数，该参数由变量 n 表示。根据该 n 值，Pandas Series tail 方法将返回一个 Series 对象，其中包含实际 Series 对象中 n 个底部元素。让我们举一个例子，看看这个 tail 方法如何在我们的 Pandas Series 对象上工作。示例# 导入所需的包 import pandas as pd # 创建 Pandas Series 对象 series = pd.Series(list(range(10, 100, 4))) print(series) print('tail() 方法的结果：') # ... 阅读更多

Pandas Series 中的索引用于访问 Series 中的元素，同样，我们也可以使用切片技术从 Series 对象中获取一组值。也就是说，我们可以从 Pandas Series 对象中检索子集。此过程类似于 NumPy 数组切片。可以通过定义 Series 的起始和端点索引值来检索一些元素集。示例# 导入所需的包 import pandas as pd import numpy as np # 创建 Pandas Series 对象 series = pd.Series(np.random.rand(10)) print(series) print('检索前 3 个元素') # 访问 ... 阅读更多

Pandas Series 对象中存在的数据具有索引标签，这些索引标签用于访问或检索元素。每个索引值都对应 Series 中的一个元素。索引主要以两种类型表示：位置索引和标签索引。位置索引就是从 0 到 n-1（n 是 Series 中存在的元素数量）的整数值。而标签索引是用户定义的标签，可以是任何东西，例如整数、对象、日期时间等。示例# 导入所需的包 import pandas as pd import numpy as np # 创建 Pandas Series 对象 series = pd.Series(np.random.rand(10)) print(series) print('访问 ... 阅读更多

有多种方法可以获取 Pandas Series 对象中存在的元素数量。Pandas Series 构造函数类为您提供了几个属性和方法来确定 Series 对象的特征。在下面的示例中，我们将学习 Pandas Series 对象的大小和形状属性。size 属性将返回一个整数值，表示 Series 对象中存在的元素总数，其工作方式类似于 Python 的长度函数。shape 属性将返回一个包含两个元素的元组，这两个元素是整数值，表示 ... 阅读更多

Pandas Series 构造函数将根据给定的数据自动创建 Series 索引标签。如果要指定这些索引标签，则可以使用 Pandas Series 函数的 index 关键字参数单独给出这些索引值。Python 字典是 Pandas Series 的数据，如果我们没有指定任何索引标签，则 Python 字典值的键将作为索引标签。也可以在创建 Pandas Series 对象后指定或更改其索引标签。这可以通过使用 Pandas Series 的 index 属性来完成 ... 阅读更多

Pandas Series 是一个一维带标签数据的 ndarray，这意味着 Series 中的每个值都具有标签表示，也就是每个数据都有自己的索引值。索引可以是标签名称（对象数据），也可以是值。默认情况下，它将从 0 到 n-1（n 是 Series 值的长度）分配索引值。并且它能够定义索引值。Pandas Series 函数具有一个 index 关键字用于指定索引值，它接受任何类型数据的数组作为输入。数据可以是 ... 阅读更多

Pandas 的常见数据之一是日期时间，Pandas 有一套不同的功能来执行与日期时间数据相关的任何任务。Pandas 具有 date_range 函数，用于按特定顺序生成日期序列，同时它还有许多其他函数可以处理这些日期时间数据。可以使用日期时间数据创建 Pandas Series 对象，让我们看一个使用日期时间值创建 Pandas Series 的示例。示例import pandas as pd # 创建日期范围序列 dates = pd.date_range('2021-06-14', periods=5, freq='D') # 使用日期索引创建 Pandas Series s = ... 阅读更多