pandas

series

Pandas Series 类似表格中的一个列（column），类似于一维数组，可以保存任何数据类型。

Series 由索引（index）和列组成，函数如下：

pandas.Series( data, index, dtype, name, copy)

例：

import pandas as pd
a=[1,2,3]
myvar=pd.Series(a)
print(myvar)

从上图可知，如果没有指定索引，索引值就从 0 开始，我们可以根据索引值读取数据：

import pandas as pd
a=[1,2,3]
myvar=pd.Series(a)
print(myvar[1])

输出结果：2

指定索引值

import pandas as pd
a=['one','two','three']
myvar=pd.Series(a,index=["x","y","z"])
print(myvar)

结果：

根据索引值读取数据

import pandas as pd
a=['one','two','three']
myvar=pd.Series(a,index=["x","y","z"])
print(myvar[1])

结果：two

也可以使用 key/value 对象，类似字典来创建 Series：

import pandas as pd
a={1:'one',2:'two',3:'three'}
myvar=pd.Series(a)
print(myvar)

运行结果：

从上图可知，字典的 key 变成了索引值。

如果我们只需要字典中的一部分数据，只需要指定需要数据的索引即可，如下实例：

import pandas as pd
a={1:'one',2:'two',3:'three'}
myvar=pd.Series(a,index=[1,2])
print(myvar)

DataFrame

DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。

DataFrame 构造方法如下：

pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy)
参数说明：

data：一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。

index：索引值，或者可以称为行标签。

columns：列标签，默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。

dtype：数据类型。

copy：拷贝数据，默认为 False。

Pandas DataFrame 是一个二维的数组结构，类似二维数组。

使用列表创建

import pandas as pd
data=[["google",10],['runoob',12],['wiki',13]]
df=pd.DataFrame(data,columns=['Site','Age'])
print(df)

运行结果：