Pandas創(chuàng)建Series的三種方法

　　今天小編就為大家?guī)硪黄嘘P(guān)Pandas創(chuàng)建Series的三種方法的文章。小編覺得挺實(shí)用的，為此分享給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過來看看吧。

　　1. 創(chuàng)建Series的三種方法

　　1.1 基于Python中的列表創(chuàng)建

    　　myList = ['a', 'b', 'c', 'd'] # 創(chuàng)建一個(gè)列表
　　s1 = pd.Series(data = myList)
　　print(s1)

　　輸出：

　　0 a
　　1 b
　　2 c
　　3 d
　　dtype: object

　　注意：

　　創(chuàng)建時(shí)data參數(shù)名可以省略

　　輸出中左邊的那一列叫做索引，默認(rèn)為從0開始的遞增整數(shù)。

　　索引是用來做什么的呢，就像字典中的key一樣，可以根據(jù)key直接查找到它所對(duì)應(yīng)的值。

　　例如：

　　print(s1[1])
　　[out]:
　　'b'

　　1.2 基于numpy中的數(shù)組創(chuàng)建

　　myArray = np.array([5, 15, 25, 35]) # 創(chuàng)建一個(gè)numpy一維數(shù)組
　　print(myArray)
　　'''
　　[out]:
　　array([ 5, 15, 25, 35])
　　'''
　　s2 = pd.Series(data = myArray)
　　print(s2)
　　--------------------------------
　　[out]：
　　0 5
　　1 15
　　2 25
　　3 35
　　dtype: int32

　　1.3 基于Python中的字典創(chuàng)建

　　myDict = {'張三':89, '老八':75, '小郭':97}
　　s3 = pd.Series(data = myDict)
　　print(s3)
　　--------------------------------
　　[out]：
　　張三 89
　　老八 75
　　小郭 97
　　dtype: int64

　　注意：

　　在該種方法中，字典的key為該Series的索引

　　2. 創(chuàng)建DataFrame的四種方法

　　創(chuàng)建DataFrame的前三種方法與上述創(chuàng)建Series的方法類似，只不過把數(shù)據(jù)從一維擴(kuò)展到了二維。

　　2.1 基于Python中的列表創(chuàng)建

　　myList2 = [['a', 'b', 'c'], [10, 20, 30], [1.1, 2.2, 3.3]] # 這是一個(gè)嵌套列表
　　df1 = pd.DataFrame(data = myList2)
　　print(df1)
　　--------------------------------
　　[out]:
　　0 1 2
　　0 a b c
　　1 10 20 30
　　2 1.1 2.2 3.3

　　在DataFrame中有兩種索引，一種叫行索引，即為最左側(cè)的那一列，默認(rèn)從0遞增的整數(shù)。通過它能定位到某一行的所有數(shù)據(jù)。

　　另一種叫列索引，即為最上方的那一行，默認(rèn)從0自增的整數(shù)。通過它能定位到某一列的所有數(shù)據(jù)。(DataFrame中數(shù)據(jù)的定位方法比較多樣，且比Series復(fù)雜，我們放到以后的文章中專門講解，這里只有個(gè)基本概念就好)

　　嵌套列表中，大列表下的每一個(gè)小列表，在創(chuàng)建的DataFrame中為一橫行。

　　2.2 基于numpy中的數(shù)組創(chuàng)建

　　myArray2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 創(chuàng)建了一個(gè)二維數(shù)組
　　print(myArray2)
　　'''
　　[out]:
　　array([[1, 2, 3],
　　[4, 5, 6],
　　[7, 8, 9]])
　　'''
　　df2 = pd.DataFrame(data = myArray2)
　　print(df2)
　　--------------------------------
　　[out]:
　　0 1 2
　　0 1 2 3
　　1 4 5 6
　　2 7 8 9

　　2.3 基于Python中的字典創(chuàng)建

　　myDict2 = 
{'id':[1,2,3],'name':['Alice','Bob','Cindy'],'math':[90,89,99]}
　　df3 = pd.DataFrame(data = myDict2)
　　print(df3)
　　--------------------------------
　　[out]:
　　id name math
　　0 1 Alice 90
　　1 2 Bob 89
　　2 3 Cindy 99

　　注意：

　　在剛才創(chuàng)建Series時(shí)，字典的每一個(gè)key對(duì)應(yīng)一個(gè)value，而創(chuàng)建DataFrame時(shí)，字典的每一個(gè)key都對(duì)應(yīng)一個(gè)列表

　　字典的key成為了該DataFrame中的列索引

　　2.4 基于Series創(chuàng)建

　　把我們?cè)诘谝徊糠謩?chuàng)建的s1和s2拿來，創(chuàng)建一個(gè)字典

　　myDict3 = {'one': s1, 'two': s2}
　　df4 = pd.DataFrame(data = myDict3)
　　print(df4)
　　--------------------------------
　　[out]:
　　one two
　　0 a 5
　　1 b 15
　　2 c 25
　　3 d 35

　　以上就是Pandas創(chuàng)建Series三種方法的詳細(xì)內(nèi)容了，看完之后是否有所收獲呢？如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊!