文章 2024-12-17 来自:开发者社区

Pandas数据结构:Series与DataFrame

引言 在数据分析领域,Python 的 Pandas 库因其强大的数据操作功能而广受欢迎。Pandas 提供了两种主要的数据结构:Series 和 DataFrame。本文将从基础概念出发,逐步深入探讨这两种数据结构的使用方法、常见问题及解决方案。 1. 基础概念 1.1 Series Series 是一维数组,可以存储任何数据类型...

Pandas数据结构:Series与DataFrame
文章 2024-12-03 来自:开发者社区

掌握Pandas核心数据结构:Series与DataFrame的四种创建方式

掌握Pandas核心数据结构:Series与DataFrame的四种创建方式 Pandas 是 Python 中用于数据分析和处理的强大库,其核心数据结构包括 Series 和 DataFrame。本文将详细介绍这两种数据结构的四种常见创建方式,并通过示例进行说明。 1. 什么是 Series 和 DataFrame? Series...

文章 2024-11-08 来自:开发者社区

Pandas 数据结构 - DataFrame

DataFrame 是 Pandas 中的另一个核心数据结构,用于表示二维表格型数据。 DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。 DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共同用一个索引)。 DataFrame 提供了各种功能来进行数据访问、筛选、分割、合并...

Pandas 数据结构 - DataFrame
文章 2024-11-08 来自:开发者社区

Pandas 数据结构 - Series

Pandas Series 类似表格中的一个列(column),类似于一维数组,可以保存任何数据类型。 Series 的数据结构是非常有用的,因为它可以处理各种数据类型,同时保持了高效的数据操作能力。 Series 特点: 一维数组:Series是一维的,这意味着它只有一个轴(或维度),类似于 Python 中的列表。 索引: 每个 Series 都...

Pandas 数据结构 - Series
文章 2024-10-29 来自:开发者社区

Pandas数据结构

‌Pandas提供了两种主要的数据结构:‌Series和DataFrame。Series是一维数组,类似于NumPy数组,但每个元素都有一个标签(索引),这使得数据的访问和更新更加灵活。DataFrame是二维表格数据结构,类似于Excel电子表格,每一列可以是不同的数据类型ÿ...

文章 2024-07-13 来自:开发者社区

`geopandas`是一个开源项目,它为Python提供了地理空间数据处理的能力。它基于`pandas`库,并扩展了其对地理空间数据(如点、线、多边形等)的支持。`GeoDataFrame`是`geopandas`中的核心数据结构,它类似于`pandas`的`DataFrame`,但包含了一个额外的地理列(通常是`geometry`列),用于存储地理空间数据。

一、引言 geopandas是一个开源项目,它为Python提供了地理空间数据处理的能力。它基于pandas库,并扩展了其对地理空间数据(如点、线、多边形等)的支持。GeoDataFrame是geopandas中的核心数据结构,它类似于pandas的DataFrame,但包含了一个额外的地理列(通常...

文章 2024-06-10 来自:开发者社区

【python源码解析】深入 Pandas BlockManager 的数据结构和初始化过程

作者介绍:10年大厂数据\经营分析经验,现任大厂数据部门负责人。 会一些的技术:数据分析、算法、SQL、大数据相关、python 欢迎加入社区:码上找工作 作者专栏每日更新: LeetCode解锁1000题: 打怪升级之旅 python数据分析可视化:企业实战案例 备注说明:方便大家阅读,统一使用python,带必要注释,公众...

文章 2024-04-16 来自:开发者社区

Pandas数据结构详解:Series与DataFrame的奥秘

Pandas库的核心在于其提供的两种主要数据结构:Series和DataFrame。这两种数据结构为数据处理和分析提供了灵活且强大的框架。在本篇文章中,我们将深入探讨Series和DataFrame的奥秘,以及它们如何在数据科学中发挥作用。 一、Series:一维标签化数组 Series是一种一维数组对象,它能够保存任何数据类...

文章 2023-12-21 来自:开发者社区

两个使用 Pandas 读取异常数据结构 Excel 的方法,拿走不谢!

通常情况下,我们使用 Pandas 来读取 Excel 数据,可以很方便的把数据转化为 DataFrame 类型。但是现实情况往往很骨干,当我们遇到结构不是特别良好的 Excel 的时候,常规的 Pandas 读取操作就不怎么好用了,今天我们就来看两个读取非常规结构 Excel 数据的例子本文使用的测试 Excel 内容如下文末可以获取到该文件指定列读取一般情况下,我们使用 read_excel....

两个使用 Pandas 读取异常数据结构 Excel 的方法,拿走不谢!
文章 2023-10-11 来自:开发者社区

【100天精通Python】Day54:Python 数据分析_Pandas入门基础,核心数据结构Serise、DataFrame、Index对象,数据的导入操作

1. Pandas简介1.1 什么是Pandas?Pandas是一个Python库,用于数据处理和数据分析。它提供了高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据。Pandas的两个主要数据结构是Series和DataFrame。Series:Series是一维的标签数组,类似于Python中的列表或数组,但每个元素都有一个标签(索引)。这使得Series在处理时间序列数据和....

【100天精通Python】Day54:Python 数据分析_Pandas入门基础,核心数据结构Serise、DataFrame、Index对象,数据的导入操作

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