摘要：
获取series中给定索引的元素（items） ser = pd.Series(list('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz')) index = [0, 4, 8, 14, 20] # 获取指定索引的元素 ser.take(index) #> 0 a 4 e 8 i 14 o 阅读全文
摘要：
如何获得数值series的四分位值 \# 设置随机数种子 state = np.random.RandomState(100) \# 从均值为5标准差为25的正态分布随机抽取5个点构成series ser = pd.Series(state.normal(10, 5, 25)) \# 求ser的四分 阅读全文
摘要：
如何结合多个series组成dataframe # 构建series1 ser1 = pd.Series(list('abcedfghijklmnopqrstuvwxyz')) # 构建series2 ser2 = pd.Series(np.arange(26)) # 方法1，axis=1表示列拼接 阅读全文
摘要：
如何从列表，数组，字典构建series mylist = list('abcedfghijklmnopqrstuvwxyz') # 列表 myarr = np.arange(26) # 数组 mydict = dict(zip(mylist, myarr)) # 字典 # 构建方法 ser1 = p 阅读全文
摘要：
Pandas 应用 Pandas 的主要数据结构是 Series （一维数据）与 DataFrame（二维数据），这两种数据结构足以处理金融、统计、社会科学、工程等领域里的大多数典型用例。 数据结构 Series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种Numpy数据类型）以及一组与之相关的数 阅读全文