pandas.Series安装 pandas 库基本概念Series 创建字典创建数组创建标量创建name：名称属性 安装 pandas 库 pip install pandas 基本概念 Series 是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型，轴标签统称为索引 # 导入numpy、pandas模块 import numpy import pandas a = numpy.random.rand(5) s = pandas.Series(a) print(s) print(type(s))

pandas.DataFrame基本概念创建方法由数组 / 列表组成的字典由Series组成的字典通过二维数组直接创建由字典组成的列表由字典组成的字典 基本概念 DataFrame 是一个表格型的数据结构，包含一组有序的列，其列的值类型可以是数值、字符串、布尔值等。Dataframe中的数据以一个或多个二维块存放，不是列表、字典或一维数组结构 # Dataframe 数据结构 # Dataframe是一个表格型的数据结构，"带有标签的二维数组" # Dataframe带有index（行标签）和c

正文 在对Series对象和DataFrame对象进行索引的时候要明确这么一个概念：是使用下标进行索引，还是使用关键字进行索引。比如list进行索引的时候使用的是下标，而dict索引的时候使用的是关键字。 使用下标索引的时候下标总是从0开始的，而且索引值总是数字。而使用关键字进行索引，关键字是key里面的值，既可以是数字，也可以是字符串等。 Series对象介绍： Series对象是由索引index和值values组成的，一个index对应一个value。其中index是pandas中的Inde

1.相关函数 df.dropna() df.fillna() df.isnull() df.isna() 2.相关概念 空值：在pandas中的空值是”” 缺失值：在dataframe中为nan或者naT（缺失时间），在series中为none或者nan即可 3.函数具体解释 DataFrame.dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False) 函数作用：删除含有空值的行或列 axis:维度，ax

简介 CSDN编辑时，图片容易缺失，可关注「懒编程」获得更好的阅读体验。 通过可视化的方式来学习Pandas中的简单操作 文中大部分图片出自A Gentle Visual Intro to Data Analysis in Python Using Pandas Pandas是Python中知名的数据处理工具包，具有强大的功能。 Series与DataFrame Pandas中与两种基本的数据类型，分布是Series与DataFrame 怎么理解呢？通过下面两张图就可以很好的理解Series与