文章目录
- 简介
- Series
- 构造
- DataFrame
- 构造
- 列的查改增删
- 填充默认值
- 用loc与iloc取数据
- 条件选择
简介
pandas是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构。
pandas主要的两种数据结构为Series和DataFrame，分别用于处理一维和二维数据。
Series
Series 是一种类似于 Numpy 中一维数组的对象，它由一组任意类型的数据以及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
构造
abcd为索引，1234为数据
也可以传入字典构造一个Series
DataFrame
DataFrame是类似表格的二维数据，每一行每一列都是一个Series。
构造
可传入一个由等长列表组成的字典，即字典里每个value都是列表且长度相等。
列的查改增删
查
改
增
删
axis=1意为操作列，inplace指是否修改原数据
填充默认值
用loc与iloc取数据
iloc：基于位置，用行号、列号进行索引，i 可以看着 int，因此 iloc 只能用整数来索引，例如data.iloc[0:2,:]
loc ：基于标签，用行名、列名进行索引，数据的index经常为整数，因此 loc 的使用范围要远高于iloc，loc可以使用整数切片、名称(index,columns)索引、也可以切片和名称混合使用。例如：data.loc[0:5,‘row1’:‘row2’]
Pandas中iloc、loc、ix、直接索引的用法和区别
条件选择
