pandas库的DateFrame类型

Series是pandas库的一维数据类型,DateFrame是pandas库的二维数据类型。

DateFrame类型:

DateFrame类型由共用相同索引的一组列组成(DateFrame相当于一个表格),每列值类型可以不同。

DateFrame既有行索引,也有列索引。

DateFrame常用于表达二维数据,但可以表达多维数据。

DateFrame类型可以由如下类型创建:

1、二维ndarray对象

import pandas as pd
import numpy as np
d = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(2,5))
d

  

2、由一维ndarray、列表、字典、元组或Series构成的字典

3、Series类型

4、其他的DateFrame类型

时间: 2024-08-29 09:26:33

pandas库的DateFrame类型的相关文章

MySQL从库的列类型不一致导致的复制异常问题

官方文档:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.6/en/replication-features-differing-tables.html slave_type_conversions  这个参数在mysql5.5.3 引入,目的是启用row 格式的bin-log 的时候,如果主从的column 的数据类型不一致,会导致复制失败,mysql5.5.3 之后支持,主库是int 从库是bigint 这种类型的复制, 这个参数的意义就是控制些类型转换容错性. 如果从

python之pandas库

一.生成数据表 1.首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用: import pandas as pd 2.导入CSV或者xlsx文件: df = pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1)) df = pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx')) 3.用pandas创建数据表: df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,100

【opencv基础】opencv和dlib库中rectangle类型之间的转换

前言 最近使用dlib库的同时也会用到opencv,特别是由于对dlib库的画图函数不熟悉,都想着转换到opencv进行show.本文介绍一下两种开源库中rectangle类型之间的转换. 类型说明 opencv中cv::Rect    以及opencv中的rectangle函数: void cv::rectangle( InputOutputArray img, Point pt1, Point pt2, const Scalar & color, int thickness = 1, int

Pandas库中的DataFrame

1 简介 DataFrame是Python中Pandas库中的一种数据结构,它类似excel,是一种二维表. 或许说它可能有点像matlab的矩阵,但是matlab的矩阵只能放数值型值(当然matlab也可以用cell存放多类型数据),DataFrame的单元格可以存放数值.字符串等,这和excel表很像. 同时DataFrame可以设置列名columns与行名index,可以通过像matlab一样通过位置获取数据也可以通过列名和行名定位,具体方法在后面细说. 2 创建DataFrame 首先声

pandas把'<m8[ns]'类型转换为int类型进行运算

工作中经常碰到两列数据为date类型,当这两列数据相减或者相加时,得到天数,当运用这个值进行运算会报错:ufunc true_divide cannot use operands with types dtype('int64') and dtype('<m8[ns]'),我们只需要把'<m8[ns]'类型数据转换为int就可以继续运算 l = df1['计划结束时间'] - df1['计划开始时间']为: 这个数据是不能进行加减运算的 L = l.values / (24*60*60*100

Python Pandas库的学习(三)

今天我们来继续讲解Python中的Pandas库的基本用法 那么我们如何使用pandas对数据进行排序操作呢? food.sort_values("Sodium_(mg)",inplace= True) print(food["Sodium_(mg)"]) food.sort_values("Sodium_(mg)",inplace=True,ascending= False) print(food["Sodium_(mg)"

Python学习教程(Python学习路线):Pandas库基础分析-详解时间序列的处理

Python学习教程(Python学习路线):Pandas库基础分析-详解时间序列的处理 在使用Python进行数据分析时,经常会遇到时间日期格式处理和转换,特别是分析和挖掘与时间相关的数据,比如量化交易就是从历史数据中寻找股价的变化规律.Python中自带的处理时间的模块有datetime,NumPy库也提供了相应的方法,Pandas作为Python环境下的数据分析库,更是提供了强大的日期数据处理的功能,是处理时间序列的利器. 1.生成日期序列 主要提供pd.data_range()和pd.p

Pandas的Categorical Data类型

pandas从0.15版开始提供分类数据类型,用于表示统计学里有限且唯一性数据集,例如描述个人信息的性别一般就男和女两个数据常用'm'和'f'来描述,有时也能对应编码映射为0和1.血型A.B.O和AB型等选择可以映射为0.1.2.3这四个数字分别代表各个血型.pandas里直接就有categorical类型,可以有效地对数据进行分组进行相应的汇总统计工作. 当DataFrame的某列(字段)上的数据值是都是某有限个数值的集合里的值的时候,例如:性别就男和女,有限且唯一.这列可以采用Categor

Python的Pandas库简述

pandas 是 python 的数据分析处理库import pandas as pd 1.读取CSV.TXT文件 foodinfo = pd.read_csv("pandas_study.csv", encoding = "utf-8") 2.查看前N条.后N条信息 foodinfo.head(N) foodinfo.tail(N) 3.查看数据框的格式,是DataFrame还是ndarray print(type(foodinfo)) # 结果:<clas