Series数据类型

Jupyter note book工具

1.打开命令C:\Users\用户名>jupyter.exe notebook#

2.配置文件#

C:\Users\用户名\jupyter_notebook_config.py

设置默认打开路径

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## The directory to use for notebooks and kernels. #  Default: '' # c.ServerApp.root_dir = '' c.NotebookApp.notebook_dir = r'F:\jupyter_Documents\Python_courses'

Pandas基本介绍

Pandas：Panel data + Data analysis

特点：pandas的底层是基于Numpy作为封装，针对二维数据结构运算做了专门的优化。

难点：工具本身并不难，难是难在这些工具方法特别多，方法的参数也比较多，需要分类记忆。

重点掌握：Pandas的两大基本数据结构：Series和DataFrame

Series#

Series这种数据结构类似于Python中的列表，Series = 列表（value） + 标签（index） 是一个一维的数据结构

import pandas as pd

# 1.通过传入常规 Python 构造 Series 数据类型
ser1 = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd','e'])
print(ser1)
print(type(ser1))

# 2.通过字典的方式构造 Series
ser2 = pd.Series ({'name':'billy','age':'15','location':'china'})
print(ser2)
print(type(ser2))
print(ser2.index)
print(ser2.values)
print(ser1.index[1:3])# 索引切片前闭后开
print(ser1.values[1:3])# 通过分片的形式获取特定的值或者是标签内容

ser1.index = ['one','two','three','four','five'] # 修改 Series 数据的 index 值，注意修改的index 必须与 Series 的长度一致
print(ser1)

# ser1.values = [1,2,3,4,5] # values 无法通过属性直接修改
print(ser1)

# 如何修改 Series 中的 values？
# 先要选中要修改的 values 值，然后再修改
ser1[:] = [1,2,3,4,5]
print(ser1)

# 改 three 中的值
ser1[2:3] = [88]
print(ser1)

ser3 = pd.Series(data = [6,7,8,9,10], index = ['a','b','c','d','e']) # 如果不传入 index 值，默认是 0 开始
print(ser3)

 

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