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Python数据分析-Pandas快速入门

article 2024/9/20 22:52:01

一、生成对象

data：DataFrame 的数据部分，可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数，则创建一个空的 DataFrame。
index：DataFrame 的行索引，用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引对象等。如果不提供此参数，则创建一个默认的整数索引。
columns：DataFrame 的列索引，用于标识每列数据。可以是列表、数组、索引对象等。如果不提供此参数，则创建一个默认的整数索引。
dtype：指定 DataFrame 的数据类型。可以是 NumPy 的数据类型，例如 np.int64、np.float64 等。如果不提供此参数，则根据数据自动推断数据类型。
copy：是否复制数据。默认为 False，表示不复制数据。如果设置为 True，则复制输入的数据。

DataFrame 是 Pandas 中的另一个核心数据结构，用于表示二维表格型数据。

这个axis=1就是按照列来排序，ascending=false就是降序，=true就是升序

这个sort_values就是按照值来排序，b列

底下这个冒号表示所有行

把这个E列是two和four的筛选出来

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 的数据结构是非常有用的，因为它可以处理各种数据类型，同时保持了高效的数据操作能力。

data：Series 的数据部分，可以是列表、数组、字典、标量值等。如果不提供此参数，则创建一个空的 Series。
index：Series 的索引部分，用于对数据进行标记。可以是列表、数组、索引对象等。如果不提供此参数，则创建一个默认的整数索引。
dtype：指定 Series 的数据类型。可以是 NumPy 的数据类型，例如 np.int64、np.float64 等。如果不提供此参数，则根据数据自动推断数据类型。
name：Series 的名称，用于标识 Series 对象。如果提供了此参数，则创建的 Series 对象将具有指定的名称。
copy：是否复制数据。默认为 False，表示不复制数据。如果设置为 True，则复制输入的数据。
fastpath：是否启用快速路径。默认为 False。启用快速路径可能会在某些情况下提高性能。