Python机器学习（八十一）Pandas Series 与 DataFrame

Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame。

DataFrame可以理解为一张表，Series就是其中的一个列。

DataFrame和Series在许多操作上是相似的，通常在一个上能做的操作在另一个上也能做，如填充空值和计算平均值。

Pandas 创建 DataFrame

要创建DataFrame的方法很多，下面的方法使用字典创建DataFrame。

例如，水果订单数据可以表示为字典，每种水果一列，每个顾客一行，如下所示：

data = {
    'apples': [3, 2, 0, 1], 
    'oranges': [0, 3, 7, 2]
}

然后将其传递给Pandas DataFrame构造函数:

purchases = pd.DataFrame(data)

purchases

输出

   apples  oranges
0       3        0
1       2        3
2       0        7
3       1        2

字典中的每个(键、值)项对应于DataFrame中的一列。

DataFrame中默认索引是数字(0~3)，我们也可以指定索引。

下面以客户名作为索引:

purchases = pd.DataFrame(data, index=['June', 'Robert', 'Lily', 'David'])

purchases

输出

        apples  oranges
June         3        0
Robert       2        3
Lily         0        7
David        1        2

现在我们可以用客户名来定位订单:

purchases.loc['June']

输出

apples     3
oranges    0
Name: June, dtype: int64