【Python 实战基础】Pandas对表格数据类型的创建与转换

目录

一、实战场景

二、主要知识点

文件读写

基础语法

Pandas

Pandas的Series对象

DataFrame

三、菜鸟实战

1、创建 python 文件，把Pandas的Series对象转换成DataFrame

运行结果 

2、用字典创建DataFrame

运行结果 

3、给DataFrame设置索引列

运行结果 

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一、实战场景

实战场景：Pandas对表格数据类型的创建与转换

二、主要知识点

• 文件读写

• 基础语法

• Pandas

• Pandas的Series对象

• DataFrame

三、菜鸟实战

马上安排！

1、创建 python 文件，把Pandas的Series对象转换成DataFrame

#把Pandas的Series对象转换成DataFrame
import pandas as pd
 
grades = {"语文": 80, "数学": 90, "英语": 85, "计算机": 100}
data = pd.Series(data=grades)
 
# 给DataFrame列名赋值
df = pd.DataFrame(data, columns=['grade'])
print(df)

运行结果 

     grade                                                                    
语文      80
数学      90
英语      85
计算机    100

2、用字典创建DataFrame

import pandas as pd
 
df = pd.DataFrame(  {  "姓名": ["小张", "小王", "小李", "小赵"],  "性别": ["男", "女", "男", "女"],  "年龄": [18, 19, 20, 18]  }
)
 
print(df)

运行结果 

   姓名 性别  年龄
0  小张  男  18
1  小王  女  19
2  小李  男  20
3  小赵  女  18

3、给DataFrame设置索引列

import pandas as pd
 
data = {  "姓名": ["小张", "小王", "小李", "小赵"],  "性别": ["男", "女", "男", "女"],  "年龄": [18, 19, 20, 18]
}
df = pd.DataFrame(data)
 
df.set_index("姓名", inplace=True)
print(df)

运行结果 

   性别  年龄
姓名         
小张  男  18 
小王  女  19
小李  男  20
小赵  女  18

  菜鸟实战，持续学习!