目錄
- 一：pandas資料結構介紹
- 1.Series
??python是資料分析的主要工具，它包含的資料結構和資料處理工具的設計讓python在資料分析領域變得十分快捷，它以NumPy為基礎，并對于需要類似 for回圈 的大量資料處理的問題有非常快捷的陣列處理函式，
??但是pandas最擅長的領域還是在處理表格型二維以上不同資料型別資料，
??基本匯入語法：
import pandas as pd
?? pandas標記缺失值或NA值為NaN，
??有關python語法，資料分析簡介，ipython，jupyter notebook和Numpy在我的CSDN博客: 計科李昂CSDN已經向大家講解了，
一：pandas資料結構介紹
1.Series
??Series是一種一維的陣列型物件，它包含了一個值序列與陣列標簽索引，下面介紹有關的知識，代碼是示例，
??(1)生成Series物件
a = pd.Series() # 括號里傳入索引物件
??(2)獲取值和索引
a.values # 獲取值
a.index # 獲取索引
??(3)為序列創建索引序列
b = pd.Series([],index=[]) # 括號里傳入索引物件和索引序列
??(4)通過標簽進行索引
c1['a'] # 普通索引
c2[[]] # 以序列標簽進行索引
??(5)使用NumPy的函式或NumPy風格操作
d[conditions] # 布林值陣列(用布林值選擇條件)進行過濾
d * n # 與標量相乘進行過濾
np.exp(n) # 應用數學函式進行過濾
??(6)用in與not in 判斷元素是否在Series物件中，
??(7)可以構建字典為Series物件，
??(8)可以將其他序列作為某個序列的標簽，沒有對應記為NaN
??(9)用isnull與notnull陣列函式檢查標簽是否缺失資料，
??(10)賦值索引名和物件名
e.name # 賦值物件的名字
e.index # 賦值索引的名字
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標籤：Python